之前一直都没认真系统地学过python，趁着暑假训练营之前正好学习一下。先推荐一个很好的视频课Python这是一个外国小哥讲的，挺新的课程，实操向，讲的也比较清楚。
前面是一些基础的python编程部分，后面是一些数据分析处理相关的python库使用：如pandas、sklearn等等
import pandas as pd
df = pd.read_csv('vgsales.csv')
df.shape
df.describe()
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我们引用课上的例子：假设有一个music表，表中又genre、gender、age这三项数据，我们企图根据年龄和性别推断出他喜欢的音乐类型。我们首先将表拆成两个表，一个是年龄-性别，还有一个是音乐种类。将第一个表作为输入集，第二个作为输出集，调用sklearn中的predict进行预测
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之后再检测预测模型的质量
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存储和加载一个已经调试好的模型
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(model, 'music-recommender.joblib')
model = joblib.load('music-recommender.joblib')
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