数据挖掘与机器学习

项目一 搭建数据挖掘与机器学习编程环境 任务一 安装Python 任务描述 相关知识 一、初识数据挖掘与机器学习 二、初识Python 三、了解Python的Anaconda发行版 任务实施 一、在Windows操作系统中安装Anaconda发行版 二、体验Jupyter Notebook 任务二 安装PyCharm 任务描述 相关知识 一、初识PyCharm 二、PyCharm中的输入与输出 任务实施 一、安装PyCharm 二、使用PyCharm 三、建立一个PyCharm项目 项目总结 课后作业 项目二 农产品信息可视化分析——NumPy、pandas与Matplotlib库 任务一 分析农产品类型情况 任务描述 相关知识 一、创建数组对象 二、数组基本操作 任务实施 一、用水稻类型数量创建数组 二、对品种数量进行排序 三、分析水稻类型数量的占比情况 任务实训 实训一 分析小麦类型数量 任务二 处理农产品基本信息数据 任务描述 相关知识 一、数据读取与写入 二、pandas数据结构 三、pandas数据处理 任务实施 一、读取农产品基本信息数据 二、缺失值检测与处理 三、异常值检测与处理 四、重复值检测与处理 五、存储数据 任务实训 实训二 处理小麦基本信息数据 任务三 分析农产品数量情况 任务描述 相关知识