美国Python机器学习的基础知识我还没掌握，有老师能辅导吗？

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  课程顾问-小管家 2023-04-27 03:22:57

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  　　根据问题描述来看，同学刚接触Python机器学习的内容，很多基础知识没有掌握，想让老师详细讲解，这完全没问题，我们的美国课程辅导老师可以从机器学习的最基本内容开始讲起，帮助同学建立坚实的知识基础。

  　　因为同学没有Python机器学习的基础，所以我们先为同学介绍一些入门知识：

  　　一、在计算机思维中，数据集是任何数据的集合。可以是数组，也可以是完整的数据库。

  　　数组示例：

  　　[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

  　　数据库示例：

  

  　　通过数组，我们可以猜测平均值大概在80或90左右，我们也能够确定最高值和最低值，但是我们还能做什么呢?

  　　通过数据库，我们可以看到最流行的颜色是白色，最旧的汽车已经有17年了，但是我们怎样才能预测一辆汽车是否有AutoPass呢?

  　　这就是机器学习的目的：分析数据，预测结果。

  　　二、数据类型

  　　要分析数据，重要的是要知道我们处理的是什么类型的数据。我们可以将数据类型分为三个主要类别：数值、分类、序数。

  　　1、数值数据是数字，可以分为两类：离散数据(仅限于整数的数字。例：经过的汽车数量);连续数据(具有无限价值的数字。例如：物品的价格或物品的大小)。

  　　2、分类数据是无法相互衡量的值。例如：颜色值或任何是/否值。

  　　3、序数数据类似于分类数据，但可以相互衡量。例如：A学校的成绩比B学校好。

  　　通过了解数据源的数据类型，同学将能够知道在分析这些数据时应该使用什么方法。后续还有很多内容，由于文章篇幅有限我们无法逐一介绍。同学可以直接和我们的美国课程辅导老师联系，了解更多Python机器学习的知识。

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