数据分析与深度学习总结

上一篇博客已经是10月11日写的了,过了大半个月,没有坚持将学习内容总结记录,需要调整!

回顾十月剩下二十多天的时间,完成了三个计划:

1.将Udacity数据分析入门剩余课程结束。

2.在kaggle学习和实战,翻译文章《titantic data analysis》

3.学习吴恩达在网易云公开课上的前两部分课程。


1.Udacity数据分析入门第二部分(numpy和pandas使用)

在Python中进行数据分析,必不可少的两个工具就是numpy和pandas,其中numpy是将数据转化成array,可以方便进行大量的运算操作、索引和排序等。

pandas则是将数据转化为Series,使用方式和numpy类似,但pandas还支持dataframe数据框结构,可方便在数据分析时对数据进行分组、切片和删减等。

具体笔记内容详见下图:


下篇博客更新数据分析titanic实战翻译内容!

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转载自blog.csdn.net/helloworld_fly/article/details/78419146