总结

已完成

在本模块中，你了解了如何使用 Python 探索、可视化和操作数据。 数据探索是数据科学的核心，也是数据分析和机器学习中的关键要素。

机器学习是处理预测建模的数据科学的一个子集。 换句话说，机器学习使用数据创建预测模型，以便预测未知值。 你可以使用机器学习来预测超市需要订购多少食物，或识别照片中的植物。

机器学习的工作原理是识别描述某物特性的数据值（特征，例如植物的高度和颜色）和我们想要预测的值（标签，例如植物的种类）之间的关系。 这些关系通过训练过程构建到模型中。