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数数据分析与数据挖掘
科学计算、统计、线性代数与机器学习入门
10 篇 · 7.2 万字
10 篇
- 01 入门介绍 一 数据分析的定义 数据分析就是用合适的方法来发挥出数据的最大价值，这是一门结合了统计学，高等数学，工程学，商业决策等知识的技能，其中高等数学，工程学和统计学这些都是硬技能，而商业决策是属于软技能，数据分析师就是具备这些… 5 分钟 ✓
- 02 基础操练 一 知识体系 在这一章我们将使用基础的Python库pandas，numpy，matplotlib来完成一个数据分析的小项目，推荐使用Anaconda环境下的jupter notebook来进行练习。 二 背景介绍 这是… 16 分钟 ✓
- 03 智能对话 一 数据分析与自然语言处理 我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认… 21 分钟 ✓
- 04 科学计算 一 认识科学计算 在人工智能的研发中，其本质就是把一切问题转化为数学问题，所以数学运算非常重要。很多数学运算采用的都是numpy这个库，因为它提供了非常多的科学计算的方法，能让我们的工作变得非常便利，这一章我将从nump… 14 分钟 ✓
- 05 统计概率 一 统计学基础运算 1 方差的计算 在统计学中为了观察数据的离散程度，我们需要用到标准差，方差等计算。我们现在拥有以下两组数据，代表着两组同学们的成绩，现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。方差是中学就学过的知识，可… 27 分钟 ✓
- 06 线性代数 一 导数的意义 导数是高等数学中非常重要的知识点，也是人工智能的算法应用中比较常用的一个知识，这一章我们的重点就是讲解一下导数和其求导法则。首先我们来看一下导数的基本概念:函数的变化率，即函数的变化速度，叫做函数的导数。… 14 分钟 ✓
- 07 数据处理 一 pandas基本数据类型 1 Series类型 Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pan… 19 分钟 ✓
- 08 图形绘制 一 图的基本构成 1 画图的基本介绍 Matplotlib是数据可视化工作中，最常用的一个可视化库。Matplotlib有非常多的图形，我们很难在短时间内将其掌握，所以我们首先要掌握的是画图的思路和常用的一些图形。创建一… 47 分钟 ✓
- 09 邻近算法 一 邻近算法的基本介绍 1 基本说明 邻近算法又叫做K临近算法或者KNN(K NearestNeighbor)，是机器学习中非常重要的一个算法，but它简单得一塌糊涂，其核心思想就是样本的类别由距离其最近的K个邻居投票来… 17 分钟 ✓
- 10 线性回归 一 基本说明 回归一词来源于统计学，是单词Regression翻译过来的，线性回归就是LinearRegression。在前面的章节中，我们提到过拟合的概念，直角坐标系中拟合出来的曲线和那些点的距离越近越好，为了优化拟合… 1 分钟 ✓