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数据科学和人工智能技术笔记
一、向量、矩阵和数组
二、数据准备
三、数据预处理
四、图像预处理
五、文本预处理
六、日期时间预处理
七、特征工程
八、特征选择
九、模型验证
十、模型选择
十一、线性回归
十二、逻辑回归
十三、树和森林
十四、K 最近邻
十五、支持向量机
十六、朴素贝叶斯
十七、聚类
十八、Keras
十九、数据整理（上）
十九、数据整理（下）
二十、数据可视化
二十一、统计学
