sklearn中的PCA（真实的数据集）（在notebook中）加载好需要的内容，手写数字数据集import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.ta
转载
2023-07-06 10:15:17
102阅读
## BP神经网络 SKlearn房价预测
### 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用BP神经网络（基于SKlearn库）来预测房价。BP神经网络是一种广泛应用于机器学习和预测分析的算法，它可以根据输入数据建立一个非线性模型，并用于未知数据的预测。
### 流程概览
下面是整个房价预测流程的概览，我们将在后续步骤中详细讨论每个步骤的实现。
```mermaid
erDiagram
原创
2023-09-19 22:41:39
188阅读
数据加载和处理教程
作者：sasank chiamkurthy在解决任何机器学习问题上花了很多精力来准备数据。
pytorch提供了许多工具来简化数据加载，并希望能使您的代码更加可读性。
在本教程中，我们将看到如何加载和预处理/增强来自非平凡数据的数据。
要运行本教程，请确保安装了以下软件包：sckit-Image：for Image和Transform pandas：以便更容易地进行CSV解析
声明：参考用Sckit-Learn和Pandas学习线性回归
入门机器学习仅仅靠这一篇文章还是有些不够，建议大家戳一戳文中的链接，看一下相关的知识。 从简单的线性回归入门机器学习获取数据，定义问题整理数据用pandas来读取数据准备运行算法的数据划分训练集和测试集运行scikit-learn的线性模型评价模型调优画图观察结果总结 从简单的线性回归入门机器学习 虽然本文从一开始就限定了机器学习
