数据挖掘spss,python,《机器学习实战》先学什么好?

刚刚开始接触数据挖掘,现在大概已经有了一个清晰的目标,spss处理图像和一般分析问题,python处理高级问题(这么说大神别笑话),现在python大家都推荐的书是《机器学习实战》,但是我现在没有python基础。spss有一点基础,想请教大家是应该先学习好spss对各种分析方法熟悉以后,再学习python语言,最后再学习《机器学习实战》,还是边学《机器学习实战》边学python? 麻烦前辈们指教下,说法幼稚还请见谅。回复内容: spss也仅仅是把成熟的方法放到软件里面,它和weka,rapidminer本质上没什么区别。个人不太熟悉图像,但是隐约觉得spss是偏向统计的,和图像处理没啥关系吧。这个仅仅是自己的一点疑惑而已。好,正经回答你的问题。spss其实蛮好学的,没必要和其他摆到一个层面上,我猜你是要学习spss模块中的那些统计方法吧。spss中的方法大多是统计方法,和《机器学习实战》中的方法不一样。不过你先学习统计方法,再看《机器学习实战》也不错。至于python基础,在看《机器学习实战》之前的确看一下《python学习手册》这类的入门书比较好。因为python语法比较简单,所以说也不用有什么负担,看几天就会了,然后再顺着《机器学习实战》一边看一边code就好了。顺序如下:spss中的统计方法python基础《机器学习实战》p.s. spss中的统计方法都很经典,会用的话,其实不用看很长时间,但是如果想自习钻研,就是统计学了,里面的知识也很丰富。 永远不要等待先学会a,然后再学习b我采用的方式:python基础教程+机器学习实战+统计学习方法同时看,哪里不懂补哪里。机器学习实战:主要是学习它的代码实现统计学习方法:主要看算法的思想与数学原理python基础教程:哪里不懂看哪里,现学现用

为何要学习机器学习实战?机器学习背后的数学你不懂的话恐怕没什么用

数学基础不够的话 别浪费时间了 建议先从python的基础开始学习。比起spss,python拥有更加健壮的ecosystem,这个我在之前的帖子里面有回答过:python在数据分析日常工作中地位如何,与r语言、sas、spss比较? 我个人目前这也在考虑这个问题,比较同意肖智博的观点,先学好理论,语言只是工具,spss中用最简单的方法阐述了统计学的理论,然后选择一门语言,其实r和python都可以,不过机器学习实战这本书用的是python,所以python可能更好些,欢迎交流 matlab和python都是比较容易入门的工具,但两种工具都各有优劣。楼主对方法的学习甚至可以试着通过阅读matlab的*.m文件了解更多。例如常用的回归、聚类、神经网络类方法。如果想在算法编程更有突破,建议先试着用pythonxy。 做图像处理和数学问题推荐matlab python无论是在数据分析,统计回归,图形绘制上面都有良好的第三方包;在速度,可扩展性,可操作性上都是上佳之选。建议从学习python语法开始入手,等到能够用python解决一些遇到的小问题后再去学习《机器学习实战》===============================最近一个月,我也刚把python的统计,计量和绘图包熟悉了一下,由于本人是学计量的,所以偏向计量。我的博客有我写的一些笔记,可以供你参考。长鼻子

python在大数据处理方面确实挺赞的 可以先入python 而且python几乎没有门槛 极易入门

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