第一天機器學習100天|day1資料預處理，我們學習了資料預處理。知道了，資料預處理是機器學習中最基礎和最麻煩，未來占用時間最長的一步操作。資料預處理一般有六個步驟，導入庫、匯入資料集、處理缺失值、分類資料轉化、分出訓練集和測試集、特徵縮放等。在處理資料過程中，必須得兩個庫是numpy和pandas，也用到sklearn.preprocessing中的imputer,labelencoder, onehotencoder，standardscaler。
機器學習演算法python實現--線性回歸分析
很早之前還用r做過乙個r語言教程之-線性回歸
下面開始，四步搞定簡單線性回歸分析
第一步：資料預處理
第二步：訓練集使用簡單線性回歸模型來訓練
sklearn是機器學習的神器，之前有過介紹
sklearn包含的常用演算法
linearregression(fit_intercept=true, normalize=false, copy_x=true, n_jobs=1)
fit_intercept：是否計算截距。
normalize： 當fit_intercept設定為false時，該引數將被忽略。 如果為真，則回歸前的回歸係數x將通過減去平均值並除以l2-範數而歸一化。
copy_x：布林數，可選，預設為真，如果為真，x會被拷貝，反之，會被覆蓋。
n_jobs：指定執行緒數
第三步：**結果
linearregression官網有具體用法，比較簡單，不想移步的同學只需知道下面幾個用法即可
fit(x,y,sample_weight=none)：x,y以矩陣的方式傳入，而sample_weight則是每條測試資料的權重，同樣以array格式傳入。
predict(x)：**方法，將返回**值y_pred
score(x,y,sample_weight=none)：評分函式，將返回乙個小於1的得分，可能會小於0
y_pred = regressor.predict(x_test)
第四步：視覺化
訓練集結果視覺化
測試集結果視覺化
機器學習100天（Day 2）
今天的學習內容是簡單線性回歸，簡單了說就是一次線性回歸。直接上 吧！step 1 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dataset pd.read csv studentscores.csv ...
100天搞定機器學習 Day2簡單線性回歸分析
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100天搞定機器學習
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