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Update 2.一个完整的机器学习项目.md

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@@ -300,7 +300,7 @@ def load_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH):
 
 图 2-6 房屋信息
 
-数据集中共有 20640 个实例，按照机器学习的标准这个数据量很小，但是非常适合入门。我们注意到总房间数只有 20433 个非空值，这意味着有 207 个街区缺少这个值。我们将在后面对它进行处理。
+数据集中共有 20640 个实例，按照机器学习的标准这个数据量很小，但是非常适合入门。我们注意到总卧室数只有 20433 个非空值，这意味着有 207 个街区缺少这个值。我们将在后面对它进行处理。
 
 所有的属性都是数值的，除了离大海距离这项。它的类型是对象，因此可以包含任意 Python 对象，但是因为该项是从 CSV 文件加载的，所以必然是文本类型。在刚才查看数据前五项时，你可能注意到那一列的值是重复的，意味着它可能是一项表示类别的属性。可以使用`value_counts()`方法查看该项中都有哪些类别，每个类别中都包含有多少个街区：