Maybe you have known some basic grammars of Python, and you can try out what you want to do with what you know. It’s still good for you to learn some advanced skills. Here are some high-level technologies covering data structure, algorithm, decorator, multi-threading, iterator, parsing, IO operation, class & object and string, etc. With these efficient programming methods, you will no doubt find out a easier way to solve your problem.

机器学习可以分为有监督学习（supervised learning）和无监督学习（unsupervised learning）。有监督学习是训练模型从已知变量中预测未知变量，无监督学习不是去预测任何东西，而是这现有数据中找到其模式。

逻辑回归使用了逻辑函数，将任意实数t（[ t $\epsilon$ R ]）输入，转化成0到1的实数值，逻辑函数一般采用Sigmoid函数，其表达式及示意图如下：

线性回归模型和逻辑回归模型是一种参数机器学习方法。与k-近邻算法不同的是，该方法训练的结果是找到一个最能描述训练集的模式的数学函数。在机器学习里，这样的函数被称为模型。下载本文所需数据集请点击AmesHousing.txt

问题： 你是airbnb平台的房东，怎么给自己的房子定租金？

分析： 租客根据airbnb平台上的租房信息，主要包括价格、卧室数量、房屋类型、位置等等挑选自己满意的房子。给房子定租金是跟市场动态息息相关的，同样类型的房子我们收费太高租客不租，收费太低收益不好。

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为无为，事无事，味无味。大小多少。抱怨以德。 图难于其易，为大于其细；天下难事，必作于易；天下大事，必作于细。 ——老子

This is one of the most important posts that I have read when I try to enter the Data Science world. Here I reprint it with the core points translated into Chinese so that it can give more people some kind of enlightenment. Highly recommend the original post where you can access to more links. Great gratitute to the author Pedro Marcelino and his website http://pmarcelino.com which is designed for helping people start a Machine Learning career.