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资料包含课程PPT和学长写的作业代码 好好整，这门选修课当时都能拿到95+

python-pandas的一些小练习——东北大学大数据班数据挖掘实训Python基础二（2） 实训练习：练习使用pandas 包中的dataframe和方法。 1将数据读取为dataframe类型，命名为df 2查看数据的形状[了解数据有多少行、多少列] 3查看数据的最开始的7条数据和尾部的3条数据 4查看数据的各字段的类型 5查看数据是否有缺失值 6如果有缺失值，进行补0操作 7从df中按字段取出‘ date’’dist’和‘ flight’形成新的df1 8从df中按位置选取行为3和4，列为0,1的数据形成新的df2 9在df中添加一列‘ low_dest’，内容是‘ dest’这列的字符串的小写形式 10从df中选取‘ dist’大于1000并且小于1200的数据作为一个新的df3 11从df中选取‘ time’大于100的数据做为新的df4 12将df3和df4合并为一个dataframe，命名为df5 13取出df3中的‘ time’,‘dist’ 这两列做为df6， 求出df6中每列中最大值与最小值的差值（运用lambda函数的方式进行求解 ） 14将df根据“ dest”分组，统计各目的地，都有多少条数据，命名为“ dest_count”，然后将“ dest”和“ dest_count”组成新的dataframe命名为df7 15根据dep_delay不为0，统计df中有多少次航班起飞延误 16利用plane字段，统计df中不同航班的飞行次数，以plane和plane_cout格式保存为df8 17利用carrier字段，计算df中carrier字段不同属性数据的数据量的比值（如：XE的数据量与MQ的数据量的比值） 18分别将df7和 df8保存到本地文件，文件名分别为df7.csv和df8.csv

14,15,16和17年AB卷，目前为止全网最全

人工智能导论 我们期末考试的题型主要包括了选择、填空、判断、问答、证明等题型。大家复习的时候需要多理解老师们在课上讲的关于传统人工智能、博弈论、新人工智能的部分中的示例，不需要死记硬背一些概念。其中博弈论部分复习要点为： 1.基本概念 博弈 占优策略 纳什均衡 （混合）策略 囚徒困境 2.对抗算法基本原理 minimax 算法 alpha-beta 剪枝 蒙特卡洛树搜索算法 求star:red_heart::two_hearts::sparkling_heart::face_blowing_a_kiss: 人工智能的概念 定义 智能机器 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。 定义 1 人工智能 AI 是关于知识的科学，怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。(Nilsson) AI 就是研究如何使计算机做过去只有人才能做的智能工作。(Winston) 定义 2 人工智能(学科) 人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能

2019级中科大软件学院（合肥）金培权老师的数据库实验2

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