1、集体智慧编程目录 第1章 集体智慧导言 探索集体智慧的内涵，理解机器学习的基本概念，分析机器学习的局限性，并通过真实生活中的实例了解学习型算法的其他用途。第2章 提供推荐 深入协作型过滤，学习如何搜集偏好，寻找相近的用户，推荐物品，构建链接推荐系统。
2、《简明Python教程》（A Byte of Python）入门Python的绝佳Tutorial，从书的目录便可以了解到作者Swaroop C H清晰的行文思路，以及对Python高超的驾驭能力。《集体智慧编程》以具体实例的方式来展示Python的编程技巧，受益良多。作者用非常直观的方式向读者展示了人工智能和机器学习中的大量经典的算法。
3、《集体智慧编程》豆瓣评分：0 程序员入门佳作。本书以机器学习与计算统计为基础，讲述了如何挖掘和分析Web上的数据和资源，以及如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，通过复杂的算法来获取、收集并分析用户的数据以创造新的用户价值和商业价值。
4、我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册（图灵出品）》。
5、《集体智慧编程》一本注重实践，以机器学习与计算统计为主题背景，讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源的书，本书代码示例以Python为主。入门人工智能的都应该看看这本书。《利用 Python 进行数据分析》数据分析库 pandas 作者写的，数据分析入门就靠它了。
加权平均是指综合考虑各个数据的数值及其出现的权重来计算平均数的方法。以下是详细解释：加权平均数的概念 加权平均数是一种特殊的平均数计算方式。在计算时，不仅仅考虑数据的数值大小，还考虑了每个数据的重要性或出现的频率，这种重要性或频率被称为权重。
加权平均是一种数学处理方式，用于计算一组数值的平均值。不同于简单的算数平均，加权平均考虑了每个数值的重要性或权重。在进行计算时，每个数值会乘以一个相应的权重系数，然后所有乘积相加，得到的总和除以数值的总数量，即为加权平均数。
加权平均方式是一种数据处理方法。加权平均方式是一种在数据处理中常用的方法，主要用于计算加权平均值。具体来说，这种方法考虑了每一个数值的重要性或者说权重，不同于简单的算数平均，加权平均方式更能反映出数据的真实情况。首先，加权平均方式在计算过程中引入了权重的概念。
mode，作为名词时，常用于表示物体或人的状态、形式或特征。mode，作为动词时，常用于表示调整或改变某物的状态或形式。例句：Living separately from parents after marriage is all the mode.现在非常流行婚后与父母分开住。
mode只能当作名词使用，放在形容词后或者系动词后面使用。mode指在举止、言谈、写作、生活等方面已形成固定的习惯或独特的模式，不含条理性，强调刻板、不易改变。mode的音标是英？[m？d] ，美？[mo？d] ，复数 modes。
mode是一个英文单词，读音为/md/。它有多种翻译和含义，常见的包括“模式”、“方式”、“样式”等。单词形式：mode 含义解释：作为名词，mode表示一种特定的方式、方法或形式，也可以指某种事物的典型或流行的状态。例如，我们可以说：“这种衣服的时尚模式是宽松的设计。
在统计学中，mode是指一组数据中出现频率最高的那个数值，它常被用来表示一组数据的中心位置，和均值、中位数等指标相对应。在数据分析中，mode的应用十分广泛，它可以被用来描述数据的分布特征，进而为数据的归纳和分析提供基础。
混合调查是什么意思？混合调查是一种经常被使用的市场营销研究技术，通常使用多个不同的数据采集方法来获取更深入的数据。混合调查将定性和定量研究方法结合在一起，通过其独特的方法手段，可以更好地了解受访者的行为、态度和偏好。混合调查的优点在于它可以从更多的角度了解受访者。
混合研究法（Hybrid Research）是指将不同的研究方法或技术结合在一起，以达到更准确、全面、高效的研究目的。混合研究法的三种类型如下： 定性和定量研究的结合：这种混合研究方法将定性研究方法（如访谈、观察、文献分析等）与定量研究方法（如问卷调查、统计分析等）相结合。
混合研究方法：混合研究方法是将定性和定量研究方法结合起来进行研究，可以同时采用多种研究方法和数据分析技术，从不同维度探究研究对象，获得多种数据信息和结论。四步法：四步法是一种将定性和定量方法互补应用的研究方法。
普遍调查又称全面调查、全体调查，筒称普查。所谓普遍调查就是对调查总体所包括的每个部分、每个分子毫无遗漏地进行逐个调查。普查必须符合以下两个条件：①必须规定调查总体的范围；②必须对范围内的每一个分子予以调查，无一遗漏。
混合系数是指所调查的家庭中每个标准人的标准人日数之和除以全家总人日数。公式 混合系数的计算公式是混合系数=总标准人日数÷总人日数。混合系数的意义 在于它能够反映混合物中各组分之间的相互作用。在化学和物理领域中，混合系数是一个重要的概念，用于衡量两种或更多组分的混合程度。
“单样检测”是将单人的标本单独放置于一个检测管开展检测，检测价格是检测服务费50元+试剂价格。“混合检测”是将多人的标本混合于同一检测管开展检测，检测价格是20元（不收试剂费用）。例如10合1混检，表明在核酸检测采样时以10个人为一组，将检测的10人样本都放到一个采样管里并送到实验室检测。
1、数据分析方法主要包括以下几种： 描述性分析：这是最基本的数据分析类型，用于理解数据的性质和结构。它通过计算各种统计指标（如平均值、中位数、众数、频率分布等）来描绘数据集的整体特征，帮助我们了解数据的基本情况。 探索性分析：这种分析方法旨在发现数据中的模式、趋势和异常值。
2、常用的描述性统计分析方法有数据可视化、数据清洗、数据预处理等。其中数据可视化可以通过制作图表直观地展示数据的分布和特征。预测分析 预测分析是一种基于已有的数据来预测未来趋势或结果的方法。这种方法主要依赖于统计模型和机器学习算法来找出变量间的联系并构建预测模型。
3、对比分析法 ：常用于对纵向的、横向的、最为突出的、计划与实际的等各种相关数据的。例如：今年与去年同期工资收入的增长情况、3月CPI环比增长情况等。趋势分析法：常用于在一段时间周期内，通过分析数据运行的变化趋势（上升或下降），为未来的发展方向提供帮助。
4、可视化分析 可视化分析是通过图形、图表或可视化工具来展示数据的一种方法。这种方法能够直观地展示数据的分布、趋势和异常值等，有助于我们更快速地识别数据的特点和问题。常见的可视化工具包括折线图、柱状图、散点图等。
5、数据分析方法有：逻辑树分析法、多维拆解分析法、PEST分析方法、对比分析法、假设检验分析方法。逻辑树分析法 如果分析的目的是为了简化复杂的事情，你可以使用逻辑树分析法。著名的费米问题就是使用逻辑树分析法。这些估算类的问题可以分解成逻辑树，把一个复杂的问题细分为可以具体量化的问题。
6、对比分析法 即比较分析法，对数据进行比较以分析数据间的差异，包括静态比较和动态比较。静态比较又称横向对比，在同一时间下对不同指标进行的对比；动态比较也称纵向对比，是在同一总体条件下对不同时期指标数值进行的比较。目的是揭示数据代表的事物的发展变化和规律性。
1、收集数据时可采用的抽样方法如下：单纯随机抽样：是最基本的抽样方法，也是其他抽样方法的基础。即先将被研究的对象编号，再用随机数字表或抽签、摸球、计算机抽取等进行抽样。此法只能用于样本数目不大的情况。
2、收集数据时可采用的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、方便抽样、效应抽样、配额抽样等。简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。在这种抽样方法中，每个个体有相等的概率被选入样本，且样本之间相互独立。
3、简单随机抽样（Simple Random Sampling）：在简单随机抽样中，每个个体都有相等的机会被选中。这意味着每个样本都是完全随机的，且不受其他因素的影响。通常通过随机数生成器来实现。
4、抽样调查法是一种统计学研究中常用的数据收集方法，主要包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样等类型。简单随机抽样，是最基本的抽样方式，每个个体被抽中的概率相等。通过为总体中的每个单位编上1到n的编码，然后随机选择数码，与之对应的个体便成为样本。
5、抽样的类型主要包括以下几种：随机抽样。这是一种最常用的抽样方法，通过随机抽取样本单元的方法获取样本数据。这种方法的优点是简单直观，且能够较好地保证样本的代表性。具体操作中，可采用抽签、随机数字表等方式进行随机抽样。
6、抽样调查的五种方法介绍如下：随机抽样的方法包括简单随机抽样、分层随机抽样、系统随机抽样、整群抽样和多阶段抽样等。这些抽样方法主要应用于统计学、社会科学、医学研究等领域，能够保证数据的代表性和可信度，为科学研究提供有效的数据支持。
