数据认知手册：在数据科学、人工智能等领域使用启发式方法提升创造力

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《数据认知手册：在数据科学、人工智能等领域使用启发式方法提升创造力》读书摘要

《数据认知手册》是一本专注于在数据科学和人工智能领域运用启发式方法来提升创造力的专业书籍。

一、书籍目录

  1. 推荐序

  2. 译者序

  3. 前言

  4. 第一部分 关于启发方法

• 第1章 识别问题

• 1.1 解决问题的过程

• 1.2 解决问题的步骤

• 1.3 人工智能与解决问题

• 1.4 何时使用启发式方法

• 1.5 解决问题的障碍

• 1.6 小结

• 第2章 什么是启发式方法

• 2.1 启发式方法的起源

• 2.2 启发式方法的定义

• 2.3 启发式方法的类型

• 2.4 特征的标准和方法

• 2.5 小结

• 第3章 EDA（探索性数据分析）与启发式方法

• 3.1 EDA作为一种启发式方法

• 3.2 EDA中的基本启发式方法

• 3.3 二元数据的启发式方法

• 3.4 多元数据的启发式方法

• 3.5 小结

  1. 第二部分 面向数据的启发式方法

• 第4章 设计和实现启发式方法

• 4.1 启发式方法的设计原则

• 4.2 启发式方法的实现

• 4.3 选择启发式方法的标准

• 4.4 启发式方法的评估

• 4.5 小结

• 第5章 面向数据的启发式方法补充主题

• 5.1 启发式方法的进化能力

• 5.2 数据可视化

• 5.3 粒度控制

• 5.4 小结

  1. 第三部分 启发式方法在人工智能的应用

• 第6章 人工智能如何从启发式方法中受益

• 6.1 启发式方法在人工智能中的角色

• 6.2 启发式方法在人工智能学习中的应用

• 6.3 启发式方法在人工智能决策中的应用

• 6.4 启发式方法在人工智能优化中的应用

• 6.5 小结

• 第7章 启发式方法在人工智能相关领域的应用

• 7.1 启发式方法在机器学习中的应用

• 7.2 启发式方法在数据挖掘中的应用

• 7.3 启发式方法在知识发现中的应用

• 7.4 小结

  1. 附录A 启发式方法的详细案例

  2. 附录B 在不同数据类型上安装和使用启发式方法

  3. 参考文献

  4. 索引

二、核心内容

  1. 启发方法的基础

• 第一部分主要介绍了启发方法的基本概念，包括如何识别问题，启发式方法的起源、定义和类型等。还阐述了探索性数据分析（EDA）与启发式方法的关系，帮助读者理解在数据分析初期如何运用启发式思维。

  1. 数据导向的启发式方法

• 第二部分深入探讨了如何设计、实现和评估面向数据的启发式方法。同时补充了如启发式方法的进化能力、数据可视化和粒度控制等相关主题，为在数据处理过程中有效应用启发式方法提供了实践指导。

  1. 启发式方法在AI中的应用

• 第三部分聚焦于启发式方法在人工智能领域的应用，涵盖了人工智能从启发式方法中受益的多个方面，如在学习、决策和优化过程中的应用。此外，还介绍了启发式方法在机器学习、数据挖掘和知识发现等相关领域的应用，展示了启发式方法在人工智能生态中的广泛应用价值。

三、总结

这本书为数据科学和人工智能从业者提供了一套独特的启发式方法应用框架，通过理论与实践相结合的方式，帮助读者在处理数据和开发人工智能应用时突破常规思维，提升创造力，是一本具有较高专业价值的书籍。