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摘要： 1.2 logistic 回归 视频：第二周 神经网络基础 整理：飞龙 logistic 回归属于广义线性回归。所谓广义线性回归，就是在线性回归的模型上加一些东西，使其适应不同的任务。 logitic 回归虽然名字里有回归，但是它解决的是二元分类问题。二元分类问题中，标签只有两个值。一个典型的二元分 阅读全文

摘要： 1.1 深度学习概论 视频：第一周 深度学习概论 整理：飞龙 什么是神经网络？ “深度学习”指的是训练神经网络，有时候规模很大，那么神经网络究竟是什么呢？在这个视频中，我会讲些直观的基础知识。 我们从一个房价预测的例子开始。假设有一个六间房屋的数据集，已知房屋的面积，单位是平方英尺或平方米，以及房屋 阅读全文

摘要： 六、可视化 原文：Visualization 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而，无论数据如何组织，数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。 在本章中，我们将开发一些数据分析的基本图形方法。 我们的数据源 阅读全文

摘要： 四、数据类型 原文：Data Types 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 每个值都有一个类型，内建的type函数返回任何表达式的结果的类型： type(3) int type(3/1) float 表达式的type是其最终值的类型。 所以，type函数永远不会表 阅读全文

摘要： 五、表格 原文：Tables 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 表格是表示数据集的基本对象类型。 表格可以用两种方式查看： 具名列的序列，每列都描述数据集中所有条目的一个方面，或者行的序列，每行都包含数据集中单个条目的所有信息。 为了使用表格，导入所有称为data 阅读全文

摘要： 一、数据科学 原文：Data Science 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 什么是数据科学 数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量 阅读全文

摘要： 三、Python 编程 原文：Programming in Python 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 编程可以极大地提高我们收集和分析世界信息的能力，而这些信息又可以通过上一节所述的谨慎推理来发现。 在数据科学中，编写程序的目的是，指示计算机执行分析步骤。 阅读全文

摘要： 四、无标度网络 原文：Chapter 4 Scale-free networks 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在本章中，我们将处理来自在线社交网络的数据，并使用 WS 图对其进行建模。WS 模型像数据一样，具有小世界网络的特点，但是与数据不同，它的节点到节点 阅读全文

摘要： 三、小世界图 原文：Chapter 3 Small world graphs 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 现实世界中的许多网络，包括社交网络在内，具有“小世界属性”，即节点之间的平均距离，以最短路径上的边数来衡量，远远小于预期。 在本章中，我介绍了斯坦利·米 阅读全文

摘要： 二、图 原文：Chapter 2 Graphs 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 本书的前三章有关一些模型，它们描述了由组件和组件之间的连接组成的系统。例如，在生态食物网中，组件是物种，连接代表捕食者和猎物的关系。 在本章中，我介绍了 NetworkX，一个用于构 阅读全文