3、数据科学与人工智能：从基础到应用

数据科学与人工智能：从基础到应用

1. 快速执行数据科学任务

数据科学流程涉及多个关键步骤，下面以Python为例进行简要介绍，这些步骤同样适用于R语言。示例依赖于Jupyter Notebook这一基于Web的应用程序。

1.1 加载数据

在进行任何操作之前，需要加载数据。例如，加载包含波士顿地区房价及房屋其他信息的波士顿数据集，代码会将整个数据集存储在 boston 变量中，然后将部分数据分别存储在 X 和 y 变量中。变量就像存储盒，能让我们对数据进行操作。

1.2 训练模型

有了可用数据后，就可以利用Python内置的各种算法进行操作。以线性回归模型为例，Python只需两条语句就能执行线性回归，并将结果存储在名为 hypothesis 的变量中。

1.3 查看结果

进行分析的目的是获得有用的结果。以线性回归分析的系数输出为例，Jupyter Notebook有助于创建格式良好的输出，方便查看和分享。

下面是数据处理流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[加载数据] --> B[训练模型]
    B --> C[查看结果]

2. 数据科学与人工智能的关系

数据科学不仅仅是为人工智能管理数据的方法，还可用于许多非人工智能的统计分析任务。不过，数据科学与人工智能之间确实存