如果你参加过统计学入门课程，就会知道数据点可以用来激发灵感，也可以用来测试理论，但两者却不能兼顾，这是为什么呢?人类擅长在所有的事物中寻找对应的模式。机器学习是一种能做出，许多类似决策的方法，这些决策涉及在算法中查找数据中的模式，并使用这些模式对全新数据做
本文以具体的例子阐释了如何最优化原型思维模式及生产流思维模式的应用。虽然这些组成部分有助于我们理解数据科学的不同阶段，但对于编程工作流并无助益。通常而言，在同一个文件中覆盖完整的流程将会导致Jupyter Notebook、脚本变成一团乱麻。此外，大多数的
很多时候，复杂的模型不足以(或太重)从数据中获得出色的、可持续的见解。深度分析思维可能会被证明更有用，它可以由不一定受过数据科学训练的人来完成，即使是编码经验有限的人也可以。在这里，我们将通过一个案例研究，探讨我们所说的深度分析思维是什么意思，以及它是如何
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