UCB DS100 讲义《数据科学的原理与技巧》校对活动正式启动 | ApacheCN
贡献指南：https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
整体进度：https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh/issues/2
项目仓库：https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh
贡献指南
请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）
负责人：
- 飞龙：562826179
章节列表
- 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
流程
一、认领
首先查看整体进度，确认没有人认领了你想认领的章节。
然后回复 ISSUE，注明“章节 + QQ 号”（一定要留 QQ）。
二、校对
需要校对：
- 语法
- 术语使用
- 文档格式
如果觉得现有翻译不好，重新翻译也是可以的。
三、提交
forkGithub 项目- 修改
docs中的文档。 pushpull request
请见 Github 入门指南。
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