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Python 机器学习 基础 之 【实战案例】中药数据分析项目实战

目录

Python 机器学习 基础 之 【实战案例】中药数据分析项目实战

一、简单介绍

二、中药数据分析项目实战

三、数据处理与分析实战

1、数据读取

2、中药材数据集的数据处理与分析

2.1数据清洗

2.2、 提取别名

3、提取药方成分

4、挖掘常用药物组合

四、小结

附录

一、代码地址

二、文中的关联图（带权有向图）简单绘制代码参考

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一、简单介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。

Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。Python 是一种功能强大且易于学习和使用的编程语言，因此成为了机器学习领域的首选语言之一。Python 提供了丰富的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等，这些库包含了许多常用的机器学习算法和深度学习框架，使得开发者能够快速实现、测试和部署各种机器学习模型。

Python 机器学习涵盖了许多任务和技术，包括但不限于：

1. 监督学习：包括分类、回归等任务。
2. 无监督学习