然后就去远行

数据清洗方法解决缺失值方法：使用平均值、最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值；去重：相等的记录合并为一条记录（即合并/清除）；解决错误值：用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值，如偏差分析、识别不遵守分布或回归方程的值，也可以用简单规则库（常识性规则、业务特定规则等）检查数据值，或使用不同属性间的约束、外部的数据来检测和清理数据；解决数据的不一致性：比如数据是类别型或者次序型...

Kaggle比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques，需要进行一定的操作才能进去。根据比赛所给数据，可以得到解决问题的思路：数据明确之后就要看到这是个什么问题，易知这是一个回归预测问题；这时候就需要想到哪些算法可以做回归（线性回归、决策树、SVM等）；线性回归要什么样的数据才可以用...