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数据科学思维导图
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经济法基础中有关数据科学思维导图，包括数据科学的含义、研究对象、过程、范围、挖掘
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思维导图大纲
数据科学思维导图思维导图模板大纲
数据科学的含义
一门通过系统性研究获取与数据相关的知识体系的学科
由丹麦的计算机科学领域先驱彼得•诺尔提出
数据科学的研究对象
数据
研究数据本身的特性和变化规律
通过对数据的研究为自然科学和社会科学提供一种新的方法，从而揭示自然界和人类行为的现象和规律
数据科学的过程
数据科学研究的是从"数据"整合成"信息"进而组织成"知识"的整个过程
采集
存储
处理
分析
表现
数据科学的范围
统计学
机器学习
计算机科学
可视化
人工智能
领域知识
数据科学的挖掘
含义
从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程
特征
数据源必须是真实的、大量的、有噪声的
发现的是用户感兴趣的知识
发现的知识是可接受、可理解、可运用的
并不要求发现放之四海而皆准的知识，仅支持特定的发现问题
类别
监督学习
典型任务
分类
回归
分类方法
逻辑斯特回归
线性回归
非线性回归
分位数回归
决策树
随机森林
支持向量机
无监督学习
典型任务
聚类
降维
分类方法
k均值聚类算法
基于分层的方法
基于密度的方法
基于网格的方法
基于模型的方法
半监督学习
半监督分类
半监督回归
半监督聚类
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