為了能更系統的整理到學的知識進行乙個整理，也作為乙個自我監督，接下來就把較為系統的知識點都整理到部落格上。相應的**也會同步到github上。
下面所有的**都是使用python寫的，資料預處理主要用到的是sklearn.preprocessing模組 [sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/m…]
目錄
在機器學習一的這部分，我主要說一下資料的預處理。
1.匯入標準庫
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd複製**iloc陣列中引數：逗號左邊表示行數，逗號右邊表示列數，冒號表示選擇所有行或者列
# import the datasetdataset = pd.read_csv('data.csv')x = dataset.iloc[:,:-1].valuesy = dataset.iloc[:,3].values複製**一般處理資料缺失的方法包括平均數填充、中位數填充，眾數填充。在imputer類中的strategy的可選引數中可以進行選擇。imputer這個類主要用於缺失資料的處理 引數axis：
引數strategy： strategy : string, optional (default="mean") the imputation strategy.
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