人工智能数据素养

作者: 孙越等　编著

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已完结现代当代当代文学

目录 (178章)

倒序

正文

1.1.1一切皆为数据 1.1.2数据高速增长时代 1.1.3利用人工智能掘金大数据 1.2人工智能三要素 1.2.1数据——AI之源 1.2.2算法——AI之核 1.2.3算力——AI之驱 1.3.1何为数据素养 1.3.2数据素养为何重要 1.3.3如何提升数据素养 1.4本章小结 2.1.1Python简介 2.1.2Python数据类型 2.1.3常用的操作、函数和方法 2.1.4列表、元组、字典 2.1.6分支结构 2.1.7循环结构 2.2Python数据分析环境 2.2.1使用pip安装数据分析相关库 2.2.2安装Anaconda 2.3Python数据分析相关库 2.3.1NumPy库 2.3.2Matplotlib库 2.3.3SciPy库 2.3.4Pandas库 2.3.5xlrd库 2.3.6PyMySQL库 2.3.7其他数据分析相关库 2.4本章小结 3.1.1JupyterNotebook简介及优点 3.1.2JupyterNotebook开发环境的搭建 3.1.3使用pip命令安装 3.2.1认识Files、Running、Clusters页面 3.2.2认识JupyterNotebook的主页面 3.3.1新建一个JupyterNotebook 3.3.2运行代码 3.3.3重命名JupyterNotebook文件 3.3.4保存JupyterNotebook文件 3.4.1处理txt文件 3.4.2处理CSV文件 3.4.3处理Excel文件 3.4.4处理sql文件 3.5.1使用LaTeX输入一个数学公式 3.5.2LaTeX的两种公式格式 3.5.3常用数学公式的写法 3.6.1实例一：能力六维雷达图的绘制 3.6.2实例二：词频统计 3.7本章小结 4.1.1定义数据 4.1.2数据的分类 4.1.3深挖数据的四种能力 4.1.4善用指标分析问题 4.2.1指标真的可靠吗 4.2.2统计数据会“说谎”4.3.1数据清洗 4.3.2数据的标准化 4.4本章小结第5章描述统计 5.1数据集中趋势 5.1.1均值的定义与应用 5.1.2中位数的定义与应用 5.1.3众数的定义与应用 5.1.4案例分析 5.2数据离散程度 5.2.1极差的定义与应用 5.2.2方差的定义与应用 5.3本章小结第6章推断统计 6.1.1排列与组合 6.1.2随机事件及其概率 6.2概率分布及其特征 6.2.1二项分布 6.2.2正态分布 6.3统计量 6.3.1总体与样本 6.3.2参数估计 6.3.3假设检验 6.4本章小结 7.1什么是数据可视化 7.1.1数据可视化的定义和意义 7.1.2数据可视化的发展历史 7.2图形对象与元素 7.2.1如何建立坐标系 7.2.2如何设置坐标轴的文本和图例 7.3可视化色彩的运用原理 7.3.1RGB颜色模式 7.3.2HSL颜色模式 7.3.3颜色搭配的技巧和案例 7.4图表的基本类型 7.4.1如何绘制柱形图 7.4.2如何绘制散点图 7.4.3如何绘制饼形图 7.4.4如何绘制折线图 7.5.1数据可视化经典案例 7.5.2非结构化数据的可视化案例 7.6常见的数据可视化流程 7.7本章小结 8.1NumPy库简介 8.2NumPy数组的生成 8.2.1生成一般数组 8.2.2生成特殊数组 8.2.3生成随机数组 8.3.1NumPy数组的基本属性 8.3.2数组索引：获取单个元素 8.3.3数组切片：获取子数组 8.4NumPy数组重塑 8.4.1NumPy数组的变形 8.4.2NumPy数组的转置和换轴 8.4.3NumPy数组的拼接与分裂 8.5NumPy库中的线性代数 8.5.1矩阵乘法 8.5.2行列式 8.5.3求线性方程的解 8.6通用函数 8.6.1一元通用函数 8.6.2二元通用函数 8.6.3广播 8.7常用的数据分析函数 8.7.1条件函数 8.7.2聚合函数 8.7.4唯一值与其他集合逻辑 8.8本章小结 9.2.1图形描述 9.2.2增长率分析 9.3.2选择预测方法 9.3.3预测方法评估 9.4.1简单平均法 9.4.2移动平均法 9.4.3指数平滑法 9.5.1线性趋势预测 9.5.2非线性趋势预测 9.7本章小结 10.1.1文本数据与自然语言处理 10.1.2分词 10.2.1文本特征初探 10.2.2文本信息的提取 10.2.3文本向量化 10.3.1文本分类 10.3.2文本情感分析 10.4本章小结 11.1.1人工智能与机器学习 11.1.2工欲善其事，必先利其器 11.1.3算法，该“出道”了 11.2万朝归宗：线性回归 11.2.1一元之道 11.2.2从一元到多元 11.2.3学习和工作中的线性回归 11.3.1非线性回归 11.3.2可分类的回归 11.3.3能降维的回归 11.4本章小结第12章聚类分析 12.1.1什么是聚类 12.1.2人工智能的未来：无监督学习 12.1.3距离产生美 12.2K均值聚类 12.2.1K均值聚类的思想 12.2.2抽丝剥茧K均值 12.2.3鸢尾花的K均值聚类 12.3.1提出问题 12.3.2数据获取与处理 12.3.3建模分析与结果 12.4本章小结 13.1.1认识人工智能网络爬虫 13.1.2爬取股市大数据，分析需求 13.1.3爬取股市大数据案例 13.2综合案例二：人工智能数据——体型分析 13.2.1K最邻近分类算法原理 13.2.2使用KNN分类算法对体型进行分类的案例 13.3其他案例集 13.3.1计算生肖 13.3.2猜数游戏 13.3.4学生信息录入 13.3.5打印回文素数（合数）13.3.6数据库加密 13.3.7计算圆台的体积和表面积 13.4本章小结反侵权盗版声明

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