波士顿房屋数据集： 可视化数据集的重要特征： 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是机器学习模型训练之前的一个重要步骤。 在本节的后续内容中，借助EDA图形工具箱中那些简单且有效的技术，可以帮助我们直观地发现数据中的异常情况、数据的分布情况，以及特征间 ...

# 训练数据 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出预测值 y_pred ...

转载：https://blog.csdn.net/qq_40195614/article/details/90199642?depth_1-utm_source=distribute.pc_relev ...

训练数据集样本数目：404, 测试数据集样本数目：102 ...

> 　以下内容是我在学习https://blog.csdn.net/mingxiaod/article/details/85938251 教程时遇到不懂的问题自己查询并理解的笔记，由于sklea ...

一、线性回归（Linear Regression）介绍 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x +e，e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归是经济学的主要实证工具。例如，它是用来预测消费支出 ...

环境仍然是Jupyter Notebook, py2.7，至今没发现拿python做数据分析，有比这个笔记本更好用的工具。 此篇文章呢，主要是通过一个小的机器学习的项目，来说明一下，相关的大概步骤和所涉及到各种概念。 原始数据：有如下特点 波士顿房屋这些数据于1978年开始统计 ...

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