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人工智能与大数据分析方案
TOC\o1-2\h\u8673第1章人工智能与大数据概述 4
294741.1人工智能发展历程 4
125281.1.1创立阶段（1950s1969） 4
303381.1.2摸索阶段（1970s1989） 4
117191.1.3发展阶段（1990s2009） 4
85041.1.4深度学习阶段（2010s至今） 4
101331.2大数据分析的意义与价值 4
115531.2.1数据驱动的决策支持 5
252191.2.2挖掘潜在价值 5
1241.2.3提高行业效率 5
316571.2.4促进创新与发展 5
73041.3人工智能与大数据的关系 5
34971.3.1数据支持 5
241231.3.2技术互促 5
253641.3.3应用融合 5
24441.3.4发展前景 5
27911第2章数据采集与预处理 5
72022.1数据源的选择与整合 6
101432.1.1数据源筛选 6
26642.1.2数据整合 6
90232.2数据清洗与转换 6
251722.2.1数据清洗 6
247562.2.2数据转换 6
269862.3数据存储与管理 7
245022.3.1数据存储 7
142662.3.2数据管理 7
31333第3章数据分析方法与技术 7
81723.1描述性统计分析 7
157893.1.1频率分布与图表展示 7
298503.1.2统计量度与集中趋势 7
116973.1.3离散程度与分布形状 8
321343.1.4相关性分析 8
78543.2摸索性数据分析 8
172603.2.1数据可视化方法 8
199703.2.2异常值分析 8
203543.2.3关联分析 8
10663.2.4聚类分析 8
91933.3数据挖掘与知识发觉 8
40893.3.1分类与预测 8
73123.3.2回归分析 8
113603.3.3时间序列分析 8
93163.3.4关联规则挖掘 8
116303.3.5聚类分析 8
186193.3.6异常检测 8
303363.3.7文本挖掘与自然语言处理 8
17757第4章机器学习算法与应用 8
27394.1监督学习算法 8
137244.1.1线性回归 8
210094.1.2逻辑回归 8
151884.1.3决策树 9
166654.1.4随机森林 9
130064.1.5支持向量机 9
157604.2无监督学习算法 9
7314.2.1Kmeans聚类 9
129824.2.2层次聚类 9
211544.2.3主成分分析 9
62344.2.4自编码器 9
314714.3半监督学习与增强学习 9
29174.3.1半监督学习 9
304834.3.2增强学习 10
19404第5章深度学习技术 10
311125.1神经网络基础 10
212615.1.1神经元模型 10
110045.1.2激活函数 10
40085.1.3反向传播算法 10
36955.2卷积神经网络 10
299915.2.1卷积运算 11
70485.2.2池化层 11
198985.2.3卷积神经网络的典型结构 11
267045.3循环神经网络与长短时记忆网络 11
249545.3.1循环神经网络（RNN） 11
178985.3.2长短时记忆网络（LSTM） 11
268125.3.3双向长短时记忆网络（BiLSTM） 11
41125.3.4门控循环单元（GRU） 11
10793第6章计算机视觉与图像处理 11
115996.1图像处理基础 11
272566.1.1数字图像处理概述 12
282566.1.2图像处理的基本操作 12
171366.1.3图像处理的应用 12
115376.2特征提取与匹配 12
238526.2.1特征提取 12
203716.2.2特征匹配 12
178356.2.3特征提取与匹配算法 12
151506.3目标检测与识别 1
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