机器学习实战源代码

你能够在以下几个链接中找到《机器学习实战》的源代码和相关资源：

1. 知乎：

2. CSDN：

3. Gitee：

这些链接中包括了《机器学习实战》的源代码、学习笔记以及相关数据集，供你学习和参阅。期望这些资源对你有所协助！

机器学习实战：构建一个简略的线性回归模型

在机器学习范畴，线性回归是一个根底且重要的算法，它用于猜测接连值。本文将带你经过一个简略的线性回归实战项目，学习怎么运用Python完成线性回归模型，并了解其背面的原理。

一、项目布景

线性回归是一种用于猜测接连值的计算办法。它假定因变量（方针变量）与自变量（特征）之间存在线性关系。在这个实战项目中，咱们将运用Python的NumPy和Scikit-learn库来构建一个简略的线性回归模型，并运用一个简略的数据集来练习和测验模型。

二、数据集介绍

咱们将运用一个简略的数据集，其间包括房子的面积（特征）和价格（方针变量）。数据集如下：

```python

import numpy as np

房子面积和价格数据

data = np.array([[1500, 300000],

[2000, 400000],

[2500, 500000],

[3000, 600000],

[3500, 700000]])

切割数据集为特征和方针变量

X = data[:, 0] 房子面积

y = data[:, 1] 房子价格

三、构建线性回归模型

接下来，咱们将运用Scikit-learn库中的`LinearRegression`类来构建线性回归模型。

```python

创立线性回归模型实例

练习模型

四、模型评价

在练习模型后，咱们能够运用模型来猜测新的房子价格，并评价模型的准确性。

```python

猜测新的房子价格

new_area = np.array([1800])

print(f\