使用Pandas和Python掌握分类[2024]

欢迎来到《Pandas和Python主人分类课程》！ 这个三合一的主人课视频课程将教会你掌握分类、Python 3、Pandas 2 + 3以及高级数据处理。 你将学会使用各种先进的分类技术来掌握分类。 你将学会处理高级模型结构，比如用于分类任务的前馈人工神经网络。Master Classification with Pandas and Python [2024]

Python 3是世界上最流行和有用的编程语言之一，而Pandas 2和未来版本3则是存在的最强大、高效、有用的数据处理库。 你将学会掌握Python的原生构建块和强大的面向对象编程。 你将设计你自己的Python构建块并使用Python执行详细的数据处理任务。 你将学会掌握Pandas库，并使用其强大的数据处理技术来进行高级数据科学和机器学习数据处理任务。 Pandas库是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和数据操作工具，可直接与Python编程语言一起使用。 你将学会： 理论和实践中掌握分类模型，从逻辑回归到高斯朴素贝叶斯分类模型 使用实际的分类理论，并学会轻松执行高级分类任务 使用高级决策树、随机森林和投票分类器模型 使用前馈多层网络和高级分类模型结构 使用有效的决策界面和其他工具来判断分类器性能 使用Scikit-learn库进行分类，支持Matplotlib、Seaborn、Pandas和Python 掌握Python 3编程，使用Python的原生数据结构、数据转换器、函数、面向对象和逻辑 使用和设计高级Python构造，并使用Python执行详细的数据处理任务，包括文件处理 使用Python的高级面向对象编程，创建自定义对象、函数以及如何泛化函数 操纵数据并使用高级多维不均匀数据结构 掌握Pandas 2和3库的高级数据处理 使用Pandas库的语言和基本概念，并处理创建、更改、修改和选择Pandas DataFrame对象中的所有数据部分 使用Pandas处理文件，以及如何使用Pandas concat、join和merge函数/方法组合Pandas DataFrame 执行高级数据准备，包括基于模型的缺失数据插补以及数据的缩放和标准化 利用Pandas进行高级数据描述和统计。 对数据进行排名、排序、交叉制表、透视、熔合、转置和分组数据 利用Pandas、Matplotlib和Seaborn进行高级数据可视化 云计算：使用Anaconda Cloud Notebook（基于云的Jupyter Notebook）。 学习如何使用云计算资源。 选项：使用Anaconda Distribution（适用于Windows、Mac、Linux） 选项：使用Conda软件包管理系统和命令行安装/更新库和软件包的Python环境基础知识 – 这是提高您工作质量的黄金机会等 许多… 这门课程是学习掌握分类、Python、Pandas和数据处理的绝佳方式！ 分类和监督学习是数据科学、机器学习、建模和人工智能中最重要和常见的任务之一。 数据处理是使数据对分类和数据分析等变得有用和可用的过程。 大多数数据科学家和机器学习工程师将80%的工作精力和时间花费在数据处理任务上。 擅长Python、Pandas和数据处理是极其有用且省时的技能，可作为生产力的乘数器。

这门课程适合所有希望掌握分类学、从零开始或初级水平学习Python 3的人，已经掌握另一种编程语言的人，达到许多Python、数据科学或机器学习高级Udemy课程所需的中级Python程序员水平的人，希望掌握Pandas库的人，希望在整个职业生涯中使用作为生产力乘数器并对其有用的高级数据处理技能的人，希望学习高级数据处理并改善自己的能力和生产力的人。 要求： 推荐每天使用具有Windows、MacOS、iOS、Android、ChromeOS或Linux的计算机 接入互联网的计算机编程经验不是必需的，您将学到一切需要的东西 本课程仅使用免费软件 包括陪伴安装和设置视频的云计算和Windows 10/11过程 学员如有时光旅行并成为新生学生的机会，本课程将是我们自己想要注册的课程。 在我们看来，这门课程是学习分类、Python、Pandas和数据处理的最佳课程。 立即注册即可获得25个小时的视频教程，配有手动编辑的英文字幕，完成课程后还可获得结业证书！

由亨里克·约翰逊创建
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1千赫，2通道
类型：电子学习 | 语言：英语 + srt | 时长：68讲座（28小时30分钟）| 大小：11 GB

学会使用Pandas和Python进行数据科学和机器学习中的分类[2024]

你将学到什么：
理论和实践上精通分类
精通从逻辑回归到高斯朴素贝叶斯分类器模型的分类模型
使用实践分类，动手理论上学习如何轻松执行高级分类任务
使用高级决策树、随机森林和投票分类器模型
使用前馈多层网络和高级分类器模型结构
使用有效的决策面图和其他工具来评估分类器性能
使用Scikit-learn库进行支持的分类与Matplotlib、Seaborn、Pandas和Python
精通Python 3编程，使用Python的本地数据结构、数据转换器、函数、面向对象编程和逻辑
使用和设计高级Python构造，并执行带有Python文件处理的详细数据处理任务，包括文件处理
使用Python的高级面向对象编程，创建自定义对象、函数以及如何泛化函数
操作数据并使用高级多维不均匀数据结构
掌握Pandas 2和Pandas 3库进行高级数据处理
使用Pandas库的语言和基本概念，并处理从Pandas DataFrame创建、更改和选择数据的各个方面
使用Pandas进行文件处理以及如何使用Pandas concat、join和merge函数/方法组合Pandas DataFrame
进行高级数据准备，包括基于模型的缺失数据插补以及数据的缩放和标准化
使用Pandas制作高级数据描述和统计。排名、排序、交叉制表，透视、融合，转置和分组数据
使用Pandas、Matplotlib和Seaborn制作高级数据可视化
云计算：使用Anaconda云笔记本（基于云的Jupyter笔记本）。学习使用云计算资源
选项：使用Anaconda发行版（适用于Windows、Mac、Linux）

要求：
建议每天使用Windows、MacOS、iOS、Android、ChromeOS或Linux的计算机经验
拥有一台带有互联网连接的计算机
不需要编程经验，你将学到一切你需要的
本课程仅使用免费软件
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