在這個作業中，我們將用梯度下降方法**pm2.5的值 hw1要求：
1、要求python3.5+
2、只能用（1）numpy（2）scipy（3）pandas
3、請用梯度下降手寫線性回歸
4、最好的公共簡單基線
5、對於想載入模型而並不想執行整個訓練過程的人：
請上傳訓練**並命名成 train.py
只要用梯度下降的**就行了
hw_best要求：
1、要求python3.5+
2、任何庫都可以用
3、在kaggle上獲得你選擇的更高的分
資料介紹：
本次作業使用豐原站的觀測記錄，分成train set跟test set，train set是豐原站每個月的前20天所有資料test set則是從豐原站剩下的資料中取樣出來。
train.csv:每個月前20天每個小時的氣象資料(每小時有18種測資)。共12個月。
test.csv:從剩下的資料當中取樣出連續的10小時為一筆，前九小時的所有觀測資料當作feature，第十小時的pm2.5當作answer。一共取出240筆不重複的test data，請根據feauure預測這240筆的pm2.5。
自己的實踐能力很差，所以本次作業只能讀他人的部落格，對於一些不懂的地方予以理解。
.iloc：根據標籤的所在位置，從0開始計數，選取列
concat 方法用於連線兩個或多個陣列。
python assert斷言是宣告其布林值必須為真的判定，如果發生異常就說明表達示為假。可以理解assert斷言語句為raise-if-not，用來測試表示式，其返回值為假，就會觸發異常。
numpy中的stack操作：hstack()、vstack（）、stack（）、dstack（）、vsplit（）、concatenate（）
用法：zeros(shape, dtype=float, order='c')
返回：返回來乙個給定形狀和型別的用0填充的陣列；
引數：shape:形狀
dtype:資料型別，可選引數，預設numpy.float64
dtype型別：t ,位域,如t4代表4位
b,布林值，true or false
i,整數,如i8(64位）
u,無符號整數，u8(64位）
f,浮點數，f8（64位）
c,浮點負數，
o,物件，
s,a，字串，s24
u,unicode,u24
order:可選引數，c代表與c語言類似，行優先；f代表列優先
ones和zeros用法相似。
希望自己能慢慢記錄，革命尚未成功，同志仍需努力！
台大李巨集毅機器學習 學習筆記05
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