+   [一、数据科学的生命周期](docs/1.md)
+   [二、数据生成](docs/2.md)
+   [三、处理表格数据](docs/3.md)
+   [四、数据清理](docs/4.md)
+   [五、探索性数据分析](docs/5.md)
+   [六、数据可视化](docs/6.md)
+   [Web 技术](docs/7.md)
    +   [超文本传输协议](docs/7.1.md)
+   [处理文本](docs/8.md)
    +   [python 字符串方法](docs/8.1.md)
    +   [正则表达式](docs/8.2.md)
    +   [regex 和 python](docs/8.3.md)
+   [关系数据库和 SQL](docs/9.md)
    +   [关系模型](docs/9.1.md)
    +   [SQL](docs/9.2.md)
    +   [SQL 连接](docs/9.3.md)
+   [建模与估计](docs/10.md)
    +   [模型](docs/10.1.md)
    +   [损失函数](docs/10.2.md)
    +   [绝对损失和 Huber 损失](docs/10.3.md)
+   [梯度下降与数值优化](docs/11.md)
    +   [使用程序最小化损失](docs/11.1.md)
    +   [梯度下降](docs/11.2.md)
    +   [凸性](docs/11.3.md)
    +   [随机梯度下降法](docs/11.4.md)
+   [概率与泛化](docs/12.md)
    +   [随机变量](docs/12.1.md)
    +   [期望和方差](docs/12.2.md)
    +   [风险](docs/12.3.md)
+   [线性模型](docs/13.md)
    +   [预测小费金额](docs/13.1.md)
    +   [用梯度下降拟合线性模型](docs/13.2.md)
    +   [多元线性回归](docs/13.3.md)
    +   [最小二乘-几何透视](docs/13.4.md)
    +   [线性回归案例研究](docs/13.5.md)
+   [特征工程](docs/14.md)
    +   [沃尔玛数据集](docs/14.1.md)
    +   [预测冰淇淋评级](docs/14.2.md)
+   [偏方差权衡](docs/15.md)
    +   [风险和损失最小化](docs/15.1.md)
    +   [模型偏差和方差](docs/15.2.md)
    +   [交叉验证](docs/15.3.md)
+   [正规化](docs/16.md)
    +   [正则化直觉](docs/16.1.md)
    +   [L2 正则化：岭回归](docs/16.2.md)
    +   [L1 正则化：LASSO 回归](docs/16.3.md)
+   [分类](docs/17.md)
    +   [概率回归](docs/17.1.md)
    +   [Logistic 模型](docs/17.2.md)
    +   [Logistic 模型的损失函数](docs/17.3.md)
    +   [使用逻辑回归](docs/17.4.md)
    +   [经验概率分布的近似](docs/17.5.md)
    +   [拟合 Logistic 模型](docs/17.6.md)
    +   [评估 Logistic 模型](docs/17.7.md)
    +   [多类分类](docs/17.8.md)
+   [统计推断](docs/18.md)
    +   [假设检验和置信区间](docs/18.1.md)
    +   [置换检验](docs/18.2.md)
    +   [线性回归的自举（真系数的推断）](docs/18.3.md)
    +   [学生化自举](docs/18.4.md)
    +   [P-HACKING](docs/18.5.md)
+   [向量空间回顾](docs/19.md)
+   [参考表](docs/20.md)
    +   [Pandas](docs/20.1.md)
    +   [Seaborn](docs/20.2.md)
    +   [Matplotlib](docs/20.3.md)
    +   [Scikit Learn](docs/20.4.md)
