编译(compilation , compile)
1、利用编译程序从源语言编写的源程序产生目标程序的过程。
2、用编译程序产生目标程序的动作。 编译就是把高级语言变成计算机可以识别的2进制语言，计算机只认识1和0，编译程序把人们熟悉的语言换成2进制的。
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数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。下面就一起看下常用六大步完成数据预处理。Step 1：导入相关模块
Step 2：获取数据
特征构造
Step 3：处理缺失值
Step 4：分类数据编码
创建虚拟变量
Step 5：划分训练集和测试集
Step 6：特征标准化
数据变换十大秘诀
数据变换[1]是将数据集的每个元素乘以常数；也就是说，将每个数变换为，其中,和都是实数。数据变换将可能改变数据的分布以及数据点的位置。
数据标准化[2]（有时称为 z-score 或 standar score）是已重新缩放为平均值为零且标准偏差为1的变量。对于标准化变量，每种情况下的值在标准化变量上的值都表明它与原始变量的均值（或原始变量的标准偏差）的差值。
归一化数据 是将数据缩放到0到1范围内。
Binarizing Data
二值化[3]是将任何实体的数据特征转换为二值化的向量以使分类器算法更高效的过程。在一个简单的示例中，将图像的灰度从0-255光谱转换为0-
1 光谱就是二值化。
Mean Removal
去均值法 是将均值从每一列或特征中移除，使其以零为中心的过程。
One Hot Encoding
独热编码[4]是将分类变量转换为可以提供给ML算法以更好地进行预测的形式的过程。
Label Encoding
标签编码 适用于具有分类变量并将数据转换为数字的数据。
fit
transform
词向量 用于带有标签和数字的数据。此外，词向量可用于提取数据。
获取特征名称
Polynomial Features
多项式特征 用于生成多项式特征和交互特征。它还生成了一个新的特征矩阵数据，该数据是由所有次数小于或等于指定次数的特征的多项式组合组成的。
截距项
填补 (如用均值填补缺失值)，它用列或特性数据中的平均值替换缺失的值
1、收集数据Python爬虫程序可用于收集数据，这是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单、快速。
2、数据储存
Python爬虫可以将从各个网站收集的数据存入原始页面数据库。其中的页面数据与用户浏览器得到的HTML是完全一样的。注意：搜索引擎蜘蛛在抓取页面时，也做一定的重复内容检测，一旦遇到访问权限很低的网站上有大量抄袭、采集或者复制的内容，很可能就不再爬行。
3、网页预处理
Python爬虫可以将爬虫抓取回来的页面，进行各种步骤的预处理。比如提取文字、中文分词、消除噪音、索引处理、特殊文字处理等。
4、提供检索服务、网站排名
Python爬虫在对信息进行组织和处理之后，为用户提供关键字检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户。同时可以根据页面的PageRank
值来进行网站排名，这样Rank值高的网站在搜索结果中会排名较前，当然也可以直接使用Money购买搜索引擎网站排名。
5、科学研究
在线人类行为、在线社群演化、人类动力学研究、计量社会学、复杂网络、数据挖掘等领域的实证研究都需要大量数据，Python爬虫是收集相关数据的利器。
