机器学习可应用在各个方面，本篇将在系统性进入机器学习方向前，初步认识机器学习，利用线性回归预测波士顿房价；原理简介利用线性回归最简单的形式预测房价，只需要把它当做是一次线性函数y=kx+b即可。我要做的就是利用已有数据，去学习得到这条直线，有了这条直线，则对于某个特征x的任意取值，都可以找到直线上对应的房价y，也就是模型的预测值。一般需要遍历数据集迭代多次，才能得到一个较好的结果波士顿房价数据集房价预测的实现将基于sklearn，sklearn中有多种数据集：。建立线性回归模型如下：注意到模型直到接收到训练数据，才最终确定具体形式，比如发现输入数据是，才确定线性回归形式为kx+b，而不是kx+cx+b打印模型参数有：结果为：
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