在这个教程中，我们将学习数据科学和机器学习的基本概念和技巧。以下是本教程的几个主要部分：
- 机器学习基础
- Python 编程基础
- 数据预处理
- 模型训练与评估
- 实战案例
机器学习基础
机器学习是数据科学的核心领域之一，它使计算机能够从数据中学习并做出决策。以下是一些机器学习的基础概念：
- 监督学习：通过标记的训练数据来训练模型。
- 无监督学习：从未标记的数据中寻找模式和结构。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来指导算法的学习。
Python 编程基础
Python 是机器学习中最常用的编程语言之一。以下是一些Python编程的基础知识：
- 变量和数据类型
- 控制流（if语句，循环）
- 函数和模块
- 数据结构（列表，字典，集合）
数据预处理
在训练模型之前，我们需要对数据进行预处理。以下是一些常见的预处理步骤：
- 数据清洗：处理缺失值，异常值等。
- 特征工程：提取和创建有助于模型学习的特征。
- 数据标准化：将数据缩放到相同的尺度。
模型训练与评估
模型训练和评估是机器学习的关键步骤。以下是一些常用的模型和评估指标：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 评估指标（准确率，召回率，F1分数）
实战案例
为了更好地理解这些概念，我们将通过一个实战案例来学习如何使用机器学习来预测房价。
Machine Learning