跟这个项目的初衷是想学习一下机器学习，然后偶然发现了这个项目，准备跟下来，为自己研究生的学习做一下准备，以后每次写完会更新一下csdn，权当是做笔记了。
第一天：数据预处理实现下面是完整的代码：
#Step 1: Importing the libraries 导入库
import numpy as np
import pandas as pd
#Step 2: Importing dataset 导入数据集
dataset = pd.read_csv('C:\Users\Amanda\Desktop\python\ML-Learning\datasets\Data.csv')
X = dataset.iloc[:,:-1].values
Y = dataset.iloc[:, 3].values
#Step 3: Handling the missing data 处理缺失值
# 遇到报错 cannot import name 'Imputer' from 'sklearn.preprocessing' 项目是4年前的了，所以有很多包都换位置了，也很正常。
# 解决方案：https://blog.csdn.net/xiaohutong1991/article/details/107812258
from sklearn.impute import SimpleImputer
imp_mean = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = "mean")
imp_mean = imp_mean.fit(X[ : , 1:3])
X[ : , 1:3] = imp_mean.transform(X[ : , 1:3])
#Step 4: Encoding categorical data 编码分类数据
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
labelencoder_X = LabelEncoder()
X[:,0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])
# 遇到报错：TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'categorical_features'
# https://blog.csdn.net/qq_44635691/article/details/104374481
# https://blog.csdn.net/qq_43201403/article/details/109552348
from sklearn.compose import ColumnTransformer
ct = ColumnTransformer(transformers=[('Country', OneHotEncoder(), [0, 1])])
X = ct.fit_transform(X).toarray()
labelencoder_Y = LabelEncoder()
Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y)
#Step 5: Splitting the datasets into training sets and Test sets 将数据集分为训练集和测试集
# 遇到报错：ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation'
# from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size = 0.2, random_state=0)
#Step 6: Feature Scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.fit_transform(X_test)
最后的结果是这样的，虽然暂时我也没看懂到底是什么意思，我自己学习新东西是需要一个过程，刚开始不懂，但是先慢慢做着，做着做着吧，也就逐渐理解最开始的一些东西了，所以准备闷头干一段时间，到时候再回过头来看看究竟是干什么的。
第一天是用到了这几个类：SimpleImputer、OneHotEncoder、ColumnTransformer
SimpleImputer这个类是在第3步里用到的，用于处理缺失值，不难理解。
imp_mean = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = "mean")
这里只使用了两个参数，一个是missing_values ，另一个是strategy 。
strategy包括了：mean，median和constant
此外，还有这些参数：fill_value（填充值），verbose，copy，add_indicator
分类编码变量，将每一个类可能取值的特征变换为二进制特征向量，每一类的特征向量只有一个地方是1，其余位置都是0
具体可以看看这个：http://www.manongjc.com/article/45336.html
作用是用于处理离散型特征，阿，数学，开始了开始了，要开始补课了T0T
允许将特定的转换或转换序列仅应用于数字列，而将单独的转换序列仅应用于类别列
