一、数据科学的生命周期 二、数据生成 三、处理表格数据 四、数据清理 五、探索性数据分析 六、数据可视化 Web 技术 超文本传输协议 处理文本 python 字符串方法 正则表达式 regex 和 python 关系数据库和 SQL 关系模型 SQL SQL 连接 建模与估计 模型 损失函数 绝对损失和 Huber 损失 梯度下降与数值优化 使用程序最小化损失 梯度下降 凸性 随机梯度下降法 概率与泛化 随机变量 期望和方差 风险 线性模型 预测小费金额 用梯度下降拟合线性模型 多元线性回归 最小二乘-几何透视 线性回归案例研究 特征工程 沃尔玛数据集 预测冰淇淋评级 偏方差权衡 风险和损失最小化 模型偏差和方差 交叉验证 正规化 正则化直觉 L2 正则化：岭回归 L1 正则化：LASSO 回归 分类 概率回归 Logistic 模型 Logistic 模型的损失函数 使用逻辑回归 经验概率分布的近似 拟合 Logistic 模型 评估 Logistic 模型 多类分类 统计推断 假设检验和置信区间 置换检验 线性回归的自举（真系数的推断） 学生化自举 P-HACKING 向量空间回顾 参考表 Pandas Seaborn Matplotlib Scikit Learn