python数据可视化、数据挖掘、机器学习、深度学习 常用库、IDE等
标签:pycrnncnnlogisticclasspychagisctianaconda
一、可视化方法
条形图
饼图
箱线图(箱型图)
气泡图
直方图
核密度估计(KDE)图
线面图
网络图
散点图
树状图
小提琴图
方形图
三维图
二、交互式工具
Ipython、Ipython notebook
Plotly
三、Python IDE类型
PyCharm,指定了基于Java Swing的用户界面
PyDev,基于SWT的用户界面(适用Eclipse)
IEP(Interactive Editor for Pyhton),交互式编辑器
Enthought中的Canopy:以PyQt为基础
Continuum Analytics中Spyder的Anaconda发行版:以PyQt为基础
四、交互式可视化软件包
D3.js
Bokeh
VisPy
Wakari
Ashiba
五、统计与数据挖掘算法
HMM-隐马尔可夫模型
Viterbi-维特比算法
logistic回归
决策树:ID3、C4.5、CART—分类
k-means(K-均值)—聚类算法
SVM支持向量机—监督学习、统计分类、回归分析
最大期望(EM)算法
PageRank
AdaBoost
KNN(K-邻近算法)
贝叶斯分类器、朴素贝叶斯
随机森林
LDA主题模型
六、深度学习
CNN卷积神经网络
RNN循环神经网络
python数据可视化、数据挖掘、机器学习、深度学习 常用库、IDE等
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原文地址:https://www.cnblogs.com/ivan-count/p/8665471.html