我的第一個開發日誌:使用線性迴歸預測房價
我很興奮地分享我的機器學習實驗筆記本!此筆記本包含一個使用線性迴歸的項目的程式碼和markdown。它從load_boston數據集加載數據,並使我們能夠根據現有的實際房價預測房價 ???
使用的概念包括:
- 訓練測試分割?
- 線性迴歸 ?
- 均方誤差 ➖
- model.coef_ ?
- model.intercept_ ?
- model.predict ?
為什麼選這本筆記本:
這個筆記本的主要目標是直觀地了解如何在機器學習演算法中使用線性迴歸的概念來計算/預測我們擁有的訓練資料的房價。
我已經在我的筆記本中添加了一行來指導您:https://www.php.cn/link/71b10b95017ebdaa1984b0ded4c2a173
接下來的計畫:
下週,我將根據以下網址的建議,發布更多關於機器學習其他概念的筆記本:https://www.php.cn/link/4bea9e07f447fd088811cc81697a4d4e [# 2025 年學習工程師路線圖]
目標讀者:
對於任何熱愛 Python 並一直告訴自己「總有一天我會學習機器學習」的人。這就是為你準備的!讓我們一起學習機器學習吧 :)
隨意探索這本筆記本,並嘗試自己的機器學習模型! ?
筆記型電腦連結:https://www.php.cn/link/71b10b95017ebdaa1984b0ded4c2a173 [專案 ML - 透過 Python 學習機器學習中的線性迴歸] Kaggle 參考:https://www.php.cn/link/4bea9e07f447fd088811cc81697a4d4e [2025 年機器學習工程師路線圖]
以上是發布我的第一篇開發文章:專案:使用機器學習中的線性迴歸來預測房價的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

2小時內可以學會Python的基本編程概念和技能。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制流(條件語句和循環),3.理解函數的定義和使用,4.通過簡單示例和代碼片段快速上手Python編程。

Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

兩小時內可以學到Python的基礎知識。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制結構如if語句和循環,3.了解函數的定義和使用。這些將幫助你開始編寫簡單的Python程序。

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