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摘要： 十一、估计 原文：Estimation 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。特别是，我们学会了如何使用数据，在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道，某件事情有多大。 例如，在前面的章节中，我们调查了敌人可能拥有的战机 阅读全文

摘要： 十七、更新预测 原文：Updating Predictions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 我们知道如何使用训练数据将一个点划分为两类之一。 我们的分类只是对类别的预测，基于最接近我们的新点的，训练点中最常见的类别。 假设我们最终发现了我们的新点的真实类别。 阅读全文

摘要： 二、因果和实验 原文：Causality and Experiments 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 “这些问题已经，而且可能永远留在自然界难以捉摸的秘密之中，它们属于人类智力根本难以接近的一类问题。 - 1849 年 9 月，伦敦时报，霍乱如何传染和传播 阅读全文

摘要： 十、假设检验 原文：Testing Hypotheses 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 数据科学家们经常面对世界的是或不是的问题。你在这个课程中看到了一些这样的问题的例子： 巧克力对你有好处吗？Broad Street 水泵的水是否会导致霍乱？加州的人口统计在 阅读全文

摘要： 九、经验分布 原文：Empirical Distributions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 大部分数据科学都涉及来自大型随机样本的数据。 在本节中，我们将研究这些样本的一些属性。 我们将从一个简单的实验开始：多次掷骰子并跟踪出现的点数。 die表包含骰子 阅读全文

摘要： 八、随机性 原文：Randomness 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在前面的章节中，我们开发了深入描述数据所需的技能。 数据科学家也必须能够理解随机性。 例如，他们必须能够随机将个体分配到实验组和对照组，然后试图说明，观察到的两组结果之间的差异是否仅仅是由于 阅读全文

摘要： 七、函数和表格 原文：Functions and Tables 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 通过使用 Python 中已有的函数，我们正在建立一个使用的技术清单，用于识别数据集中的规律和主题。 现在我们将探索Python编程语言的核心功能：函数定义。 我们在 阅读全文

摘要： 博客改版把侧栏改没了，我觉得有必要在这里重新写上。 邮箱：admin(at)flygon.netQQ：562826179个人网站：龙哥盟知乎：@飞龙SegmentFault：@飞龙 微博 width="100%" height="110" class="share_self" scrolling=" 阅读全文

摘要： Gainlo 面试指南 翻译完成 来源：Gainlo Mock Interview 译者：飞龙 在线阅读PDF格式EPUB格式MOBI格式Github 赞助我 协议 CC BY-NC-SA 4.0 阅读全文

摘要： 1.3 浅层 logistic 神经网络 视频：第三周 浅层神经网络 整理：飞龙 普通的 logistic 可看做无隐层的神经网络。下面我们做出一个单隐层的神经网络，它本质上是 logistic 套着 logistic，所以也叫作多层 logistic。 我们的神经网络有三层，输入层，一个隐层，和输 阅读全文