python在机器学习与数据挖掘中的应用：从基础到AI大模型

见贤思齐

目录💗一、Python在数据挖掘中的应用💕💖1.1数据预处理💞数据清洗💞数据变换💞数据归一化💞高级预处理技术💞💖1.2特征工程💕特征选择💕特征提取💕特征构造💕💗二、Python在机器学习中的应用💕💖2.1监督学习💞分类💞 回归💞💖2.2非监督学习💞聚类💞降维💞💗三、Python在深度学习中的应用💕💖3.1深度学习框架💞TensorFlow💞PyTorch💞💗四、Python在AI大模型中的应用💕💖4.1大模型简介💞💖4.2GPT-4o实例💞💗五、实例验证💕💖5.1数据集介绍💞💖5.2模型构建与训练💞💖5.3模型优化💞💗六.深度扩展与具体实例💕💖1.数据预处理扩展：💞缺失值填补💞异常值检测与处理💞数据增强💞💖2.特征工程扩展：💞💖3.模型选择与评估：💞💖4.深度学习实例：💞💖5.AI大模型应用：💞💖6.进一步实例验证与优化：💞💗总结💕在大数据时代，数据挖掘与机器学习成为了各行各业的核心技术。Python作为一种高效、简洁且功能强大的编程语言，得到了广泛的应用。💗一、Python在数据挖掘中的应用💕💖1.1数据预处理💞数据预处理是数据挖掘的第一步，是确保数据质量和一致性的关键步骤。良好的数据预处理可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。数据清洗💞数据清洗是数据预处理的重要组成部分，主要包括去除缺失值、去除重复值和处理异常值。importpandasaspd#读取数据data=pd.read_csv('data.csv')#数据清洗data=data.dropna()#去除缺失值data=data.drop_duplicates()#去除重复值数据变换💞数据变换包括将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将字符串日期转换为日期对象，以便于进一步分析和处理。data['date']=pd.to_datetime(data['date'])#日期格式转换数据归一化💞数据归一化是将数据缩放到特定范围内，以消除不同特征之间量级的差异，从而提高模型的性能和训练速度。fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerscaler=StandardScaler()data[['feature1','feature2']]=scaler.fit_transform(data[['feature1','feature2']])高级预处理技术💞除了基本的清洗和归一化外，高级预处理技术还包括缺失值填补、异常值处理和数据增强等。缺失值填补：利用插值法或KNN方法填补缺失值。异常值处理：利用Z-score方法检测并处理异常值。数据增强：通过随机裁剪、翻转、旋转等方法增加数据的多样性。#使用插值法填补缺失值data=data.interpolate()#使用KNN方法填补缺失值fromsklearn.imputeimportKNNImputerimputer=KNNImputer(n_neighbors=3)data_imputed=imputer.fit_transform(data)#使用Z-score方法检测异常值fromscipyimportstatsimportnumpyasnpz_scores=np.abs(stats.zscore(data))data=data[(z_scores