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Day 4
Week 1机器学习基础
数据预处理
20 分钟安排： 1. 5 分钟：识别数据中的问题 2. 10 分钟：学习数据清洗和特征工程 3. 5 分钟：处理缺失值
🎯学习目标
- 1掌握数据清洗方法
- 2学习特征缩放和标准化
- 3了解缺失值处理
💡核心概念
数据清洗：去除异常值和重复值特征缩放：Min-Max、Z-score 标准化缺失值处理：删除、填充、插值特征编码：独热编码、标签编码
🛠实战提示
用 Pandas 清洗一个真实数据集
✅20 分钟安排
1. 5 分钟：
2. 10 分钟：
3. 5 分钟：
📚学习资源
📝学习笔记
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