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胡话 主要给自己备忘，放博客方便查看，代码梯度下降部分主要参考文末链接，正规方程法代码自己写的，虽然很简单但算是机器学习的“Hello World”，有点小激动。 虽然之前也看着《机器学习实战》也写出过梯度下降，但那时候理解不深，并没有太多欣喜，现在对它理解程度进了一步，再写才感觉是真的第一次。 我是懒人，所以不太愿意花太多时间在博客上，所以看官可能不会太方便，但我注释尽量写全呼了，复制粘贴看应该还好。 代码 梯度下降 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*

世界各国民主、医疗指数与新冠各项数据对比 数据来源 2019年民主指数 数据源传送 2019年全球卫生完全指数 数据源传送 191国医疗系统表现 数据源传送 新冠数据（2020年9月19日） 数据源传送 世界国家人口 数据源传送 数据预处理 因为数据来源为多种格式，且作为主键的"国名"也有不一致，所以优化做的就是格式统一加主键统一，通过建立国名字典，判断各数据源国名是否在字典中，不在则修改为统一名称。 代码 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # A