# Kaggle 官方教程：机器学习中级1 课程介绍
> 原文：[Intermediate Machine Learning](https://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning) > [Introduction](https://www.kaggle.com/alexisbcook/introduction)
> 
> 译者：[Leytton](https://github.com/Leytton)
> 
> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)

PS：水平有限，欢迎交流指正（Leytton@126.com）

## 1、课程介绍
欢迎来到Kaggle Learning《机器学习中级》微课程！

如果你有一些机器学习的基础，并且你想学习如何快速提高模型的质量，那么你就来对地方了！在这个微型课程中，你将学习如何：

 - 处理现实数据集中常见的数据类型(`缺失的值、分类变量`)，
 - 设计`pipelines`来提高机器学习代码的质量，
 - 使用先进的技术进行模型验证(`交叉验证`)，
 - 建立最先进的模型，广泛用于赢得Kaggle比赛(`XGBoost`)，和
 - 避免常见和重要的数据科学错误(`泄漏`)。
 
在此过程中，你将通过使用各个新主题的真实数据完成实际操作来巩固你的知识。实际操作数据来自于赛题 [Housing Prices Competition for Kaggle Learn Users](https://www.kaggle.com/c/home-data-for-ml-course), 你将使用79个不同的统计变量(如屋顶类型、卧室数量和浴室数量)来预测房价。通过提交预测结果，观察你在排行榜上的名次上升！

![在这里插入图片描述](/img/learn/intermediate-machine-learning/1.1.png)

## 2、先决条件
如果你以前构建过机器学习模型，并且熟悉模型验证、欠拟合和过拟合以及随机森林等主题，那么你已经为这门微型课程做好了准备。

如果你对机器学习完全陌生，请学习我们的微课程[《机器学习入门》](https://leytton.blog.csdn.net/article/details/101154693)，它涵盖了机器学习的基础知识。

## 3、去吧，皮卡丘
继续[第一个练习](https://www.kaggle.com/kernels/fork/3370272)，学习如何向Kaggle竞赛提交预测结果，并确定在开始之前可能需要检查的内容。