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人工智能与大数据应用作业指导书
TOC\o1-2\h\u13709第1章人工智能与大数据概述 4
254281.1人工智能的发展历程 4
267261.1.1创立阶段（1950s1960s） 4
232781.1.2摸索阶段（1970s1980s） 4
141591.1.3回归与反思阶段（1990s2000s） 4
68301.1.4深度学习与大数据阶段（2010s至今） 5
24931.2大数据的定义与特征 5
104901.2.1数据量大（Volume） 5
77381.2.2数据类型多样（Variety） 5
156181.2.3数据处理速度快（Velocity） 5
160591.2.4数据价值密度低（Value） 5
210741.2.5数据真实性（Veracity） 5
298201.3人工智能与大数据的关系 5
167991.3.1数据驱动 5
81961.3.2技术支撑 5
208251.3.3应用领域相互促进 5
158701.3.4发展前景 6
914第2章数据预处理 6
102402.1数据清洗 6
215462.1.1缺失值处理 6
226572.1.2异常值检测与处理 6
290362.1.3重复数据删除 6
131952.2数据整合 6
26842.2.1数据集成 6
86842.2.2数据匹配 6
272052.2.3数据融合 6
314702.3数据转换 7
27612.3.1数据规范化 7
227562.3.2数据离散化 7
276482.3.3数据变换 7
59022.4数据降维 7
47832.4.1主成分分析（PCA） 7
275502.4.2线性判别分析（LDA） 7
304172.4.3特征选择 7
26340第3章数据挖掘技术 7
98783.1关联规则挖掘 7
104813.1.1关联规则基本概念 7
189413.1.2关联规则挖掘算法 8
269253.1.3关联规则挖掘应用案例 8
216513.2聚类分析 8
19683.2.1聚类分析基本原理 8
240333.2.2聚类分析算法 8
241633.2.3聚类分析应用场景 8
78203.3分类与预测 8
307743.3.1分类与预测基本概念 8
161823.3.2分类与预测方法 9
181553.3.3分类与预测应用案例 9
203813.4时间序列分析 9
297623.4.1时间序列分析基本概念 9
121793.4.2时间序列分析方法 9
44963.4.3时间序列分析应用 9
16571第4章机器学习算法 9
166464.1监督学习 9
120834.1.1线性回归 10
36324.1.2逻辑回归 10
206314.1.3支持向量机（SVM） 10
60104.1.4决策树 10
214974.1.5随机森林 10
309014.2无监督学习 10
48054.2.1Kmeans聚类 10
99744.2.2主成分分析（PCA） 10
45294.2.3关联规则挖掘 10
123594.3强化学习 11
312624.3.1Q学习 11
97284.3.2深度Q网络（DQN） 11
224254.3.3策略梯度方法 11
283534.4深度学习 11
6114.4.1卷积神经网络（CNN） 11
259554.4.2循环神经网络（RNN） 11
100164.4.3对抗网络（GAN） 11
52174.4.4转换器（Transformer） 11
7459第5章人工智能应用案例 12
65295.1计算机视觉 12
20295.1.1人脸识别 12
234915.1.2车牌识别 12
260785.1.3医学图像分析 12
199455.2自然语言处理 12
320355.2.1机器翻译 12
25765.2.2情感分析 12
249385.2.3语音识别 12
141245.3语音识别 12
245485.3.1智能客服 13
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