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讲座，1小时机器学习的一般概念。对象、特征、样本、算法。物体特征矩阵。分类、回归和聚类问题。机器学习任务的示例：医疗诊断、手写字符识别等。将机器学习库连接到 Python 和用于显示数据框数据的基本命令。用于删除和修改数据框数据的命令。数据采样和输出数据的排序。用于处理数据框并向其中添加新功能的基本统计函数。特征描述：特征的类型，特征值的预处理。处理缺失特征值的方法。独热特征编码。数据框特征值的缩放。创建机器学习模型线性回归的过程。一维线性
