数据处理是科学计算、数据分析以及人工智能的基础，Python在数据表示、数据清理、数据统计、数据可视化拥有众多易用高效的库，广泛用于工程领域、大数据、机器学习、人工智能等领域。如：NumPy为科学计算和数据分析库基础库；Scipy是像matlab一样的科学计算库；Pandas是一个数据分析库；Matplotlib是一个二维可视化绘图库、Seaborn是一个基于Matplotlib的更加易用的二维可

文章目录一、 简介二、 思维导图三、 Pandas数据结构1. Series1.1 简介1.2 创建Series1.3 Series属性1.4 索引切片1.4.1 索引1.4.2 切片1.4.3 列表索引1.4.4 条件表达式布尔列表索引1.5 循环访问2. DataFrame2.1 简介2.2 创建2.3 属性2.4 索引切片2.4.1 列2.4.2 行2.4.3 行列同时访问2.5 循环访问2

Numpy(Numerical Python) 是python科学计算以及人工智能的基础。支持多维数组与矩阵运算，并提供了大量函数库，运行速度非常快。Numpy主要基于一个强大的N维数组对象ndarray数据结构，以及强大的通用广播函数。并提供了常用数学运算，线性代数，随机数生成傅里叶变换等函数库。Numpy的重点知识汇总，编制成思维导图和重点笔记形式方便记忆和回顾，也方便应用时参考，初学者也可以

Numpy中所有功能都是基于N维数组数据结构**ndarray**的。ndarray是**同类型数据**的集合，以 0 下标为开始进行元素的索引。不同于python的List，ndarray中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。

softmax回归分类原理对于回归问题，可以用模型预测值与真实值比较，用均方误差这样的损失函数表示误差，迭代使误差最小训练模型。那么分类问题是否可以用线性回归模型预测呢。最简单的方法就是用softmax方法，softmax的原理：以in_features个特征，out_features个类别为例。比如用花瓣大小、生长位置、花瓣形状三个因素，判断荷花和梅花，则in_features为3，out_fe

计算机视觉是智能感知的最重要技术。是研究如何让计算机能够像人类那样“看”的技术。包括图像分类、目标定位、目标检测、目标跟踪、图像分割、图像生成、人脸识别等

推理是人工智能经典三大基本技术之一，是人类求解问题的主要思维方法。本文重点内容包括：不确定性推理的概念及分类；不确定性推理中的基本问题；概率方法及贝叶斯公式；可信度方法；模糊推理

线性回归是人工神经网络的基础，感知机都就是单层或少数层的线性回归。线性回归属于有监督的学习，即根据有标签（已知结果的数据）拟合线性方程权重，然后根据拟合的方程预测未知数据。通常步骤为：准备数据：获取有标签的数据（有结果的数据）。建立模型：根据线性方程设计模型。配置模型：确定损失函数、优化方法、初始化参数。训练模型：根据有标签的数据进行回归学习。测试：根据训练好的（回归结果）线性方程模型计算，评估模

国际上机器人分为：工业机器人，服务机器人两类。服务机器人包括专业领域服务机器人、个人/家庭服务机器人。按智能程度分为一般机器人、智能机器人。还可以分为：微型机器人、群体机器人、软体机器人、人形机器人、太空机器人、水下机器人

线性回归是人工神经网络的基础，感知机都就是单层或少数层的线性回归。线性回归属于有监督的学习，即根据有标签（已知结果的数据）拟合线性方程权重，然后根据拟合的方程预测未知数据。通常步骤为：准备数据：获取有标签的数据（有结果的数据）。建立模型：根据线性方程设计模型。配置模型：确定损失函数、优化方法、初始化参数。训练模型：根据有标签的数据进行回归学习。测试：根据训练好的（回归结果）线性方程模型计算，评估模