本文介绍了机器学习中的线性回归方法，以波士顿房价预测为例展开分析。首先解释了机器学习的基本概念，区分了回归与分类问题。重点阐述了线性回归的两种类型（一元和多元），并以多元线性回归为例进行实战演示。通过sklearn库加载波士顿房价数据集，详细讲解了数据预处理、特征工程（标准化/归一化）、模型训练与预测的全流程。文章提供了完整的Python代码实现，包括数据分割、特征处理、模型训练和结果输出等关键步骤，并解释了随机种子、损失函数等概念对模型结果的影响。
关于广度优先遍历、深度优先遍历（前序、中序、后序）的python代码实现
关于冒泡、插入、选择、快速排序的python代码实现
关于约瑟夫环的概念、两种需求和python代码实现
关于多线程和多线程，包括二者概念、区别、基本语法、代码举例、线程锁和进程锁
关于类、类属性、类方法的知识点，包括获取/修改类属性、通过实例访问类属性等
1.面向对象的三大特性：2.实现多态的三步骤：3.闭包三要素：4.装饰器四要素：5.深/浅不可变/可变类型拷贝区别：6.IPV4和IPV6分别是多少字节和多少进制：7.TCP的特点：8.UDP的特定：9.TCP客户端和服务端开发流程：10.字符串和二进制转换：11.进程和线程的区别：12.正则表达式的功能：13.正则表达式使用流程（re模块）：14.生成器和迭代器的区别：15.算法的特性：16.i
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