机器学习笔记 - 探索性数据分析的学习进阶

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是机器学习领域中至关重要的一步。通过EDA，我们可以从数据中提取有价值的信息，理解数据的特征，探索数据之间的关系，并为后续的建模和预测任务做好准备。本篇文章将介绍EDA的学习进阶内容，并提供相应的源代码示例。

1. 数据加载和预处理
   在进行探索性数据分析之前，首先需要加载数据并进行预处理。常见的预处理步骤包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和特征转换等。下面是一个简单的数据加载和预处理的示例代码：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 数据清洗
data = data.drop_d