吴恩达机器学习：用Python破解线性回归的秘密

踏上线性回归的征程：吴恩达的机器学习指南

踏入机器学习的殿堂，我们首先要跨越线性回归这一道门槛。作为机器学习的基础算法，线性回归以其简单易懂、应用广泛的特性，备受初学者的青睐。在吴恩达教授的机器学习课程中，我们将借助Python语言，领略线性回归的奥秘。

揭秘线性回归：用数学方程式世界

线性回归是一种监督学习算法，用于预测一个连续变量（称为因变量）基于一个或多个输入变量（称为自变量）的值。其核心思想是建立一个线性方程，因变量和自变量之间的关系。

具体来说，线性回归方程的形式为：

y = mx + c

其中：

• y 是因变量，我们要预测的值
• x 是自变量，输入值
• m 是斜率，描述 x 对 y 变化的影响程度
• c 是截距，表示当 x 为 0 时的 y 值

用 Python 实现线性回归：循序渐进的步骤

在 Python 中实现线性回归，需要遵循以下步骤：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 加载和预处理数据：

data = pd.read_csv('data.csv')
x = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']

3. 划分训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

4. 创建线性回归模型：

model = LinearRegression()

5. 训练模型：

model.fit(x_train, y_train)

6. 评估模型：

r2_score = model.score(x_test, y_test)

探索线性回归的应用：从预测到决策

线性回归在现实世界中拥有广泛的应用，包括：

• 预测销售额： 基于历史数据，预测未来的销售额。
• 优化投资组合： 根据资产风险和收益，构建最佳投资组合。
• 检测异常值： 识别数据集中与预期值明显不同的异常点。
• 进行分类： 将数据点分类到不同的类别，例如垃圾邮件过滤。

结语：揭开机器学习的神秘面纱

通过吴恩达的机器学习课程，我们深入了解了线性回归的原理和应用。掌握线性回归，我们迈出了机器学习之旅的第一步，为探索更复杂、更强大的算法奠定了坚实的基础。