数据科学教程

牛顿法是一种迭代求根算法，利用切线近似来逼近那些没有闭式解的方程的解。

了解何为正态性检验、其重要性，以及如何使用 Shapiro-Wilk、Kolmogorov-Smirnov 等常见方法与可视化来检查数据，并附 Python 与 R 示例。

了解什么是目标函数、它在优化与机器学习中的作用，以及如何通过真实示例来定义与解读它。

了解多项式近似如何驱动梯度下降、XGBoost，以及计算机每天计算的那些函数。