细读吴恩达《机器学习指南》：构建强大的机器学习模型

在机器学习领域，吴恩达教授被广泛认可为一位杰出的学者和实践者。他的书籍《机器学习指南》向读者介绍了构建强大的机器学习模型的关键原则和技巧。本文将深入探讨吴恩达的观点，并提供相应的源代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些概念。

1. 数据的重要性

吴恩达强调了数据在机器学习中的重要性。他指出，一个好的模型需要大量高质量的数据来进行训练。在实际应用中，数据的收集和准备往往是非常耗时且困难的工作。然而，只有充分利用数据，我们才能构建出准确且泛化能力强的模型。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用Python和Scikit-learn库加载和准备数据：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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