AI入门级算法知识

　　泛娱乐技术: AI入门级算法知识

　　在每个企业中，各个部门都会产生某些数据. 当前，各种数据在企业的生产和运营中起着至关重要的作用.

　　数据已成为公司几乎所有业务活动（例如生产，运营和策略）所依赖的必不可少的信息.

　　正确的数据分析可以帮助公司做出明智的业务管理决策. 数据就像业务运营商的眼睛，业务问题可以通过数据反映出来，就像舵手依赖导航一样.

　　数据分析师如何接受培训

　　实际上，数据分析是一种用于掌握数据，掌握规则并应用它们的技术. 那么，这项技术的具体技术是什么，如何学习它，让我们看一下数据分析的三个组成部分.

　　数据采集: 数据采集是我们的数据源. 只有掌握了足够可靠的数据，我们才有分析数据的基础. 数据采集可以通过Web爬网程序，开源数据获取等进行.

　　数据挖掘: 数据挖掘部分可以说是数据分析的核心部分，也是商业价值. 我们分析手中的数据以获得人与物之间关系的规律，从而指导我们的业务活动并实现一定的商业价值.

　　数据可视化: 通过数据可视化，我们可以更直观地观察数据的组成和规律，并可以更好地显示我们的分析结果.

　　从以上数据分析的三个部分可以看出，出色的数据分析师的工作包括:

　　数据采集: 使用开源数据，Web爬网程序，数据集成.

　　数据挖掘: 数据处理，算法分析，数据预测.

　　数据可视化: 呈现数据分析结果.

　　您只需一个接一个地突破这三个方面，即可完全赢得任何数据分析师的工作.

　　1. 突破数据采集

　　对于数据采集，我们可以在Internet上使用一些开源数据，但是这个限制是您只能使用其他开源数据. 如果我想分析荣耀之王的英雄，则没有开源数据，因此我现在可以自己进行. 我们可以在相关网站上抓取数据，因此Python抓取工具是一个很好的工具.

　　我将逐步指导您完成Web爬网程序从零到1的升级，从而实现数据分析并且不再过于依赖开源数据.

　　2. 突破数据挖掘

　　实际上，数据挖掘是数据分析的核心. 只有当我们成功发掘数据中隐藏的含义时，我们的数据分析的价值才能得到体现. 如何开采？此时，数据算法即将问世.

　　我将带您学习各种数据挖掘算法，从最简单的KNN分类算法到EM聚类算法，从算法原理到算法实战，逐步获取数据挖掘.

　　3. 突破数据可视化

　　数据可视化是我们分析数据和显示分析结果的好方法. 直观的图表比无聊的数字更容易接受.

　　我将带您完成多个可视化图表的制作，以便您可以体验数字的美丽和惊喜.

　　

　　您可以从专栏中获得什么？

　　本专栏通过“基础知识”和“算法”两个模块，向您介绍数据分析所需的基本知识，数据分析的思想和过程以及各种算法的原理和应用.

　　我相信，阅读完上述两个模块后，您将刷新对某些知识的理解. 然后使用专栏示例对其他示例进行推断，从容应对未来工作中可能遇到的技术问题.

　　每个模块的介绍如下:

　　基本文章

　　本章主要介绍Python的基本语法以及两个常用的数据分析库NumPy和Pandas. 通过实际的数据清理和Python爬虫的实际战斗补充，您可以进一步加深了解并更快上手.

　　同时，将介绍10种Python数据可视化图表. 同时，使用Matplotlib，Seaborn和pyecherts制作不同的可视化视图，以便您可以充分了解不同工具之间的异同.

　　Python是目前最流行的语言，它在数据分析领域的表现也非常出色. Python有大量的第三方库，可以轻松读取和写入文本以及获取数据. 同时，NumPy和Pandas都是行业领先的数据处理工具，为我们提供了极大的数据处理便利. 同时，Python还具有丰富的可视化模块. Matplotlib，Seaborn和Pyecharts处于最佳状态，而我们的可视化工作也是事半功倍的结果. Python还拥有许多机器学习算法库，例如scikit-learn，jieba等，它们是非常好的常用模块.

　　在以下各章中，我将一一介绍所有上述知识点. 勤奋的您不会错过它.

　　我相信，在学习了本文的内容之后，您肯定会成为一个基本掌握Python基础知识的人，并且可以根据您自己的数据需求积极地爬网Internet上的资源，完成初始数据采集，并能够熟练使用它. NumPy和Pandas是处理和清除数据的工程师. 然后，您可以通过对数据进行各种可视化操作来完成对数据的初步分析.

　　算法

　　算法是数据挖掘的灵魂，数据挖掘是数据分析的核心，因此学习算法并灵活使用它们是每个数据分析师的一项基本技能.

　　您一定已经听过啤酒和尿布的故事，但是您是否想知道为什么啤酒和尿布会破坏彼此的销量？

　　市场上有很多情绪分析系统. 您是否考虑过背后的原理？

　　浏览购物网站时，为什么网站总是始终准确显示您关注的商品？核心在哪里？

　　如果您对以上内容真的感兴趣，或者想了解原理，那么不妨与我一起完成算法内容.

　　在本章中，我将介绍6种常见的数据分析算法，包括:

　　分类算法: KNN，决策树，SVM和朴素贝叶斯

　　聚类算法: K-Means和EM

　　对于每种算法，我将用一个部分来说明算法的原理，然后在下一部分中使用一个或两个实际示例来巩固知识.

　　可以让您知道如何对项目进行分类，以及是否可以进行预测. 数据分析不仅涉及数据的显示，而且探索数据背后的价值是数据分析的本质和意义.

　　我相信，在研究了本文的内容之后，您可以轻松地将国王的荣耀归类为英雄，然后选择最适合自己的英雄. 您也可以完成足球队的划分，以查看球队的级别. 当然，有许多实际示例，例如图像分割，乳腺癌检测，情绪分析等，等待您完成从理论应用.

　　完成以上内容需要什么基础？

　　全部从0开始. 只要您遵循我的节奏并稳步完成基本练习即可. 即使您没有任何Python基础，只要您阅读完Python，NumPy和Pandas的基础知识并进行简单的练习补充，您就可以完成对以下内容的学习.