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1、课程介绍
欢迎来到Kaggle Learning《机器学习中级》微课程！
如果你有一些机器学习的基础，并且你想学习如何快速提高模型的质量，那么你就来对地方了！在这个微型课程中，你将学习如何：
- 处理现实数据集中常见的数据类型(
缺失的值、分类变量)， - 设计
pipelines来提高机器学习代码的质量， - 使用先进的技术进行模型验证(
交叉验证)， - 建立最先进的模型，广泛用于赢得Kaggle比赛(
XGBoost)，和 - 避免常见和重要的数据科学错误(
泄漏)。
在此过程中，你将通过使用各个新主题的真实数据完成实际操作来巩固你的知识。实际操作数据来自于赛题 Housing Prices Competition for Kaggle Learn Users, 你将使用79个不同的统计变量(如屋顶类型、卧室数量和浴室数量)来预测房价。通过提交预测结果，观察你在排行榜上的名次上升！
2、先决条件
如果你以前构建过机器学习模型，并且熟悉模型验证、欠拟合和过拟合以及随机森林等主题，那么你已经为这门微型课程做好了准备。
如果你对机器学习完全陌生，请学习我们的微课程《机器学习入门》，它涵盖了机器学习的基础知识。
3、去吧，皮卡丘
继续第一个练习，学习如何向Kaggle竞赛提交预测结果，并确定在开始之前可能需要检查的内容。
原文：
https://www.kaggle.com/alexisbcook/introduction