Python学数据挖掘，要数学好吗？

Question

如题所述

Answer 1

建议你要学一点数学。不管是分类聚类回归推荐等等各种算法总归是要有数学基础才能够理解的，有点数学底子，结果解释你也可以很有底气，python虽然很多包是可以移植的，结果也都能出，但是要是准确还是需要自己去def的所以你要是想在这个行业做的好的话，数学不能说一定要太好，但至少不能太差。

Python学数据挖掘和数学的关系如下：
1.数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反，它是统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确度还是令人满意的，但对使用者的要求很高。而随着计算机能力的不断增强，有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。
2.在文件系统基础上的:因为大家都知道，数据库系统的数据库管理系统(DBMS)是建立现在的问题到了数据挖掘与统计，数据挖掘算法有些本来就是统计的方法，那么到了计算机行业，自有计算机行业规则，人们研究数据挖掘会关心它和大数据量的结合(有效性)，会关心它的数据挖掘原语(数据挖掘语言)，准的接口等只有用软件实现时候才考虑的事项。算法性能的优化、标于是数据挖掘行业制定了一些标准。
3.数据挖掘仍然自机器学习和人工智能的一部分，其核心是规则，对于数据挖掘算法中来统计的，但是这种技术本身已经不属于统计了。这是一个数据挖掘算法可以得出的规则，在得出这样的规则之前，算法会对数据集进行分析，该数据集包括很多变量(数据库的字段)，假设是10个，“年龄”和“工资”是其中的两个，算法会根据历史数据自动抽取这两个变量，而得出这样的规则。但是对于统计，是不能得出的，它只能得出量化的概率关系，而规则的推导应该不是统计学的范畴。

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