数据科学和机器学习是这个时代最需要的技术，促使每个人学习不同的库和软件包来实现它们。这篇博客文章将关注用于数据科学和机器学习的Python库。以上就是让你掌握市面上最被炒作的两个技能的库。以下是本博客将涉及的主题列表:数据科学和机器学习简介为什么要使用Python进行数据科学和机器学习？用于数据科学和机器学习的Python库用于统计的Python库用于可视化的Python库用于机器学习的Python库用于深度学习的Python库用于自然的Python库语言数据科学和机器学习入门当我开始研究数据科学和机器学习的时候，这个问题总是最困扰我。
Hum和我们产生的数据量有很大关系。数据是推动ML模式所需的燃料，而既然我们处在大数据时代，就很清楚为什么数据科学被视为这个时代最有前途的工作角色！我会说，数据科学和机器学习是技能，而不仅仅是技术。它们是从数据中获得有用见解和通过建立预测模型解决问题所需的技能。从形式上来说，它们是这样定义的。
R 语言实战/R 语言编程艺术，在这个过程中最好结合一些小例子做一些分析。其他还有R 语言 Examples和R语言Core Technical Manual，也是很好的书。首先，R是一个非常专业的统计语言。想学得快一点，就要了解基本的统计知识，不然很多东西会慢慢掌握。r是用于统计分析和绘图的语言和操作环境。r是属于GNU系统的免费、免费、开源软件。它是统计计算和统计绘图的优秀工具。
Principal component analysis主成分分析(PCA)是一种数据降维技术，可以将大量的相关变量转化为少数不相关的变量，称为主成分(原始变量的线性组合)。整个思路就是化繁为简，抓住问题的关键，也就是降维。主成分分析是通过适当的数学变换，使新变量的主成分成为原变量的线性组合，在总的变异信息中选取少数几个比例较大的主成分来分析事物的方法。
探索性因素分析(EFA)是一系列用于发现一组变量潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释观察到的变量和显式变量之间的关系。PCA和EFA模型的区别如图141所示。主成分(PC1和PC2)是观察变量(X1至X5)的线性组合。线性组合的权重是通过最大化每个主成分解释的方差得到的，同时需要保证主成分之间没有相关性。
R 语言主要有四种数据结构:vector:同一类型的一串数据，不限于数字、字符、逻辑，可以单独取出。什么叫做整体？一个向量中有几个数据。它们形成一个整体后，就可以有一个共同的名字。下面主要是关于向量:向量是一串数据串联起来形成一个整体，向量是由元素组成的。非常长的向量要么从数据帧中提取一列，要么有规律地生成，比如连续数据:paste0函数连接两个向量，逗号，
pasteE0和Paste的区别在于，PasteE0函数将两个向量的元素一一无缝连接，而PasteE0函数将两个向量的元素一一无缝连接。粘贴函数的默认值是一个空格，去掉空格中的空格和sep引号中的默认空格，也就是什么都没有，就变成无缝连接了。也可以用其他符号连接sep/，sep_，等，数值型、字符型、逻辑型:只要有一个字符型，C()生成的向量就是一个字符型。
