import numpy對數據進行操作，創(chuàng)建數組，生成隨機數

·numpy.concatenate()數據集成

import pandas導入數據，為數據指定索引，引用數據框，數據離散化

import matplotlib.pylab數據可視化，作圖（折線圖，散點圖，直方圖）

import pymysql連接數據庫

import jieba文本分析，加載詞典，分詞，標注詞性

from collections import defaultdict創(chuàng)建字典

from collections import?Counter統(tǒng)計詞頻

from gensim import corpora創(chuàng)建語料庫

from gensim import models引用模型（如TF-IDF模型）

from gensim import similarities計算矩陣/向量相似度

from os import listdir創(chuàng)建指定列表，查看路徑下所有文件

import random生成隨機數

from sklearnimport feature_selection預處理

from sklearn.preprocessing import StandardScaler標準化

from sklearn.preprocessing importMinMaxScaler歸一化

from sklearn.preprocessing importimputer缺失值插補

from sklearnimport decomposition降維

from sklearn?import metrics模型效果評估指標

from sklearn.metrics import classification_report分類模型評價報告

from sklearn.metrics import mean_squared_error使用均方誤差

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer文本向量化

from sklearn.model_selection import ?train_test_split訓練集和測試集分割

from sklearn.decomposition import PCA主成份分析

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier創(chuàng)建KNN分類算法模型

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors創(chuàng)建KNN回歸算法模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression線性回歸

from sklearn.linear_model import LogisticRegression邏輯回歸

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB高斯樸素貝葉斯

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB多項式樸素貝葉斯

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups自帶新聞數據集

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier分類樹

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor回歸樹

from sklearn.tree import export_graphviz決策樹生成dot文件

from sklearn import svm支持向量機

from sklearn.cluster import KMeans K-Means聚類分析

from sklearn.neural_network import MLPClassifier人工神經網絡分類模型

from sklearn.neural_network import MLPRegressor人工神經網絡回歸模型

from keras.models import Sequential利用深度學習的序列模型構建人工神經網絡模型

from keras.layers.core import Dense,Activation創(chuàng)建人工神經網絡模型的層與激活函數

from lxml import etree把數據源轉化為樹的模型

import re正則表達式

from selenium import webdriver使用phantomjs+selenium