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