数据·算法与模型

本书通过对数据、算法与模型的概念、特征、相关技术、模型原理及构成、应用领域等一系列问题的深入讲解，呈现数据与算法之间的紧密关系，从数据的视角构建算法为数据服务的核心思想，明确数据资源的地位和价值。

第 1 章 数据1.1 数据的基本定义1.2 数据的表示与度量方式1.3 数据的分类1.4 数据的特性第2 章 信息2.1 信息的定义2.2 香农定理及信息熵2.3 数据与信息第 3 章 数据衍生概念3.1 数据元素3.2 数据结构3.3 数据维度3.4 数据库3.5 大数据第 4 章 数据处理4.1 数据处理概述4.2 数据处理的过程特性4.3 早期数据处理技术4.4 数据库技术4.5 数据库技术的数据处理特征4.6 大数据的数据处理4.7 数据与人工智能（AI）第 5 章 数据分析技术5.1 描述性统计5.2 预测分析5.3 推断性分析5.4 关联分析5.5 聚类分析5.6 分类分析5.7 时间序列分析5.8 机器学习与深度学习第 6 章数据伦理6.1 数据伦理的定义6.2 数据伦理的核心内容6.3 数据安全与伦理的相关法律法规6.4 数据伦理的实践与挑战第 7章 算法7.1 算法的概念7.2 算法的基本特征7.3 算法与数据的关系7.4 算法特点7.5 算法分类7.6 算法描述第 8 章 计算机语言8.1 计算机语言概述8.2 以算法为核心的计算机时代8.3 以数据为核心的计算机时代8.4 高级语言第 9 章 典型算法9.1 算法发展9.2 大规模数据处理的典型算法——排序算法9.3 大规模数据处理的典型算法——捜索算法9.4 大规模数据处理的典型算法——分布式处理算法9.5 大规模数据处理的典型算法——压缩算法9.6 大规模数据处理的典型算法——并行与分布式计算算法9.7 大规模数据处理的典型算法——优化算法9.8 大规模数据处理的典型算法——特定领域算法第 10 章 算法模型10.1 模型概述10.2 算法模型10.3 大语言模型10.4 部分大语言模型介绍参考文献