机器学习基础 - 数据预处理和统计常见术语

在机器学习的实践中，数据预处理和统计分析是非常重要的环节。本文将介绍一些常见的术语，以及它们在数据处理和统计分析中的应用。下面我们将逐一介绍这些术语，并提供相应的示例代码。

1. 数据清洗（Data Cleaning）：
   数据清洗是指对原始数据进行处理，以消除错误、缺失值和异常值。常见的数据清洗操作包括去除重复项、处理缺失值和处理异常值等。以下是一个使用Python进行数据清洗的示例：

import pandas as pd

# 创建包含缺失值和异常值的数据集
data = pd.DataFrame({
   'A': [