機器學習可應用在各個方面，本篇將在系統性進入機器學習方向前，初步認識機器學習，利用線性回歸**波士頓房價；
利用線性回歸最簡單的形式**房價，只需要把它當做是一次線性函式y=kx+b即可。我要做的就是利用已有資料，去學習得到這條直線，有了這條直線，則對於某個特徵x（比如住宅平均房間數）的任意取值，都可以找到直線上對應的房價y，也就是模型的**值。
從上面的問題看出，這應該是乙個有監督學習中的回歸問題，待學習的引數為實數k和實數b（因為就只有乙個特徵x），從樣本集www.cppcns.com合sample中取出一對資料(xi,yi)，xi代入kx+b得到輸出y^i，mse可以衡量**輸出與樣本標註的接近程度，所以把mse作為這個問題的損失函式，對於共m mm個樣本的集合，損失函式計算為：j(程式設計客棧k,b)=1i=1∑m(yi−yi)2
一般需要遍歷資料集迭代多次，才能得到乙個較好的結果
房價**的實現將基於sklearn（scikit-learn），sklearn中有多種資料集：
首先從sklearn的資料集獲取內建資料集中的即波士頓房價資料：
from sklearn.datasets import load_boston
匯入其他功能包和模組，匯入線性回歸模型：
# 使用sklearn 中的 train_test_split 劃分資料集
from sklearn.modelxfbgdbna_selection import train_test_split
# 使用 sklearn 中的線性回歸模型進行**
from sklearn.linear_model import linearregression
# 使用 matplotlib 中的 pyplot 進行視覺化
import matplotlib.pyplot as plt
載入資料集：
# 載入波士頓房價資料集，返回特徵x和標籤y
x, y = load_boston(return_x_y=twww.cppcns.comrue)
x.shape # (506, 13)
y.shape # (506,)
取出乙個特徵作為x：
# 只取第6列特徵（方便視覺化）：住宅平均房間數
# 注意切片區間左閉右開
x = x[:,5:6]
劃分為訓練集和測試集，測試集取20%：
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2, random_state=2020)
使用到sklearn.model_selection.train_test_split，函式形式為：
train_test_split(train_data, train_target, test_size, random_state，shuffle)
嚴格來說，對於有監督學習的資料集應分為訓練集，驗證集，測試集；訓練集和驗證集有標註，測試集沒有標註，泛化能力在驗證集上進行檢驗
劃分後的訓練資料：
x_train.shape # (404, 1)
y_train.shape # (404,)
在sklearn下，機器學習建模非常方便：
建立線性回歸模型如下：
# 建立線性回歸物件
regr = linearregression()
# 使用訓練集訓練模型
regr.fit(x_train, y_train)
# 在測試集上進行**
y_pred = regr.predict(x_test)
注意到模型直到接收到訓練資料，才最終確定具體形式，比如發現輸入資料是(404,1)，才確定線性回歸形式為kx+b，而不是kx+cx+b
# 畫測試資料散點圖
plt.scatter(x_test, y_test, color='blue')
# 畫線性回歸模型對測試資料的擬合曲線
plt.plot(x_test, y_pred, color='red')
# 顯示繪圖結果
plt.show()
列印模型引數有（注意區分引數和超引數）：
# 列印斜率和截距
print('斜率：{}, 截距：{}'.format(regr.coef_,regr.intercept_))
結果為：
斜率：[9.11163398], 截距：-34.47557789280662
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