diff --git a/2-Regression/2-Data/translations/README.zh-cn.md b/2-Regression/2-Data/translations/README.zh-cn.md index 33b3c148..c31c8726 100644 --- a/2-Regression/2-Data/translations/README.zh-cn.md +++ b/2-Regression/2-Data/translations/README.zh-cn.md @@ -16,11 +16,11 @@ ## 对你的数据提出正确的问题 -你需要回答的问题将决定你将使用哪种类型的 ML 算法。你得到的答案的质量将在很大程度上取决于你的数据的性质。 +你提出的问题将决定你将使用哪种类型的 ML 算法。你得到的答案的质量将在很大程度上取决于你的数据的性质。 查看为本课程提供的[数据](../data/US-pumpkins.csv)。你可以在 VS Code 中打开这个 .csv 文件。快速浏览一下就会发现有空格,还有字符串和数字数据的混合。还有一个奇怪的列叫做“Package”,其中的数据是“sacks”、“bins”和其他值的混合。事实上,数据有点乱。 -事实上,获得一个完全准备好用于创建开箱即用的ML模型的数据集并不是很常见。在本课中,你将学习如何使用标准 Python 库准备原始数据集。你还将学习各种技术来可视化数据。 +事实上,得到一个完全准备好用于创建 ML 模型的开箱即用数据集并不是很常见。在本课中,你将学习如何使用标准 Python 库准备原始数据集。你还将学习各种技术来可视化数据。 ## 案例研究:“南瓜市场”