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Python 中的第一个线性回归项目 （第 7 部分（共 17 部分） |初学者机器学习

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适合初学者的机器学习

本教程由 Microsoft 首席云大使 Bea Stollnitz 介绍，我们将指导你使用 Python 创建第一个线性回归项目，以及 scikit-learn 中的玩具数据集。 此视频是初学者系列机器学习的一部分，我们将介绍各种机器学习主题及其在 Jupyter 笔记本中使用 Python 代码实现。

在此视频中，你将了解：

  • 如何从 scikit-learn 加载糖尿病数据集
  • 如何提取和重塑回归模型的相关数据（BMI）
  • 如何将数据拆分为训练集和测试集
  • 如何使用 scikit-learn 创建和训练线性回归模型
  • 如何使用 matplotlib 进行预测和评估模型的性能

如果你不熟悉 Jupyter 笔记本和虚拟环境，请确保观看上一段视频，我们将指导你设置具有用于数据科学项目的虚拟环境的 Jupyter 笔记本。

请继续关注本系列中的下一个视频，我们将深入探讨各种机器学习主题，并指导你在 Jupyter 笔记本中使用 Python 代码实现。 不见不散！

章节

  • 00:00 - 简介
  • 00：21 - 从 ML 为初学者存储库打开 Jupyter 笔记本
  • 00：50 - SciKit-Learn 中的糖尿病玩具数据集
  • 01：36 - 使用笔记本加载糖尿病数据集
  • 02：30 - 重塑 numpy 数组以设置糖尿病数据的格式
  • 02：49 - 将数据拆分为训练数据集和测试数据集
  • 03：14 - 创建和训练线性回归模型，并进行预测
  • 03：35 - 使用 matplotlib 可视化预测

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