2. 数据科学# 本章主要介绍数据科学相关背景知识,如果相关基础较好,也可以直接跳过本章。 2.1. 数据科学生命周期 理解业务 理解数据 准备数据 建模 验证 部署 小结 2.2. 机器学习 机器学习的定义 线性回归 一元线性回归 线性回归的一般形式 逻辑回归 2.3. 深度学习 深度神经网络 前向传播 反向传播 超参数 实现细节 前向传播 反向传播 更新模型权重 推理 2.4. 超参数调优 搜索算法 贝叶斯优化 调度器 连续减半算法 Hyperband BOHB Population Based Training 2.5. 软件生态与本书内容 Python 软件生态 本书内容 本书案例