本章将为理解概率与统计在机器学习 (machine learning)中的应用打下铺垫。我们将首先定义这些学科，并说明它们与构建和解释机器学习模型有何直接关联。

你将学习如何：

• 在数据分析背景下定义概率与统计。
• 认识到这些内容对机器学习任务的重要性。
• 区分不同类型的数据（例如：类别数据、数值数据）。
• 理解总体与样本之间的差异。
• 使用NumPy和Pandas等库搭建基本的Python环境。
• 使用Python加载数据集并进行初步检查。

学完本章，你将清晰地掌握核心内容，并能够进行初步的数据加载和查看，为后续学习统计方法做好准备。