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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录1.理论知识2.代码实现2.1 导入库2.2 读入数据2.3 梯度下降法调参2.4 调用函数，将结果可视化1.理论知识提示：图片来自b站up主文小刀的教学视频2.代码实现2.1 导入库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt2.2 读入数据def read_data(filename): x=[] y=[] with open(f

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录数据集问题描述二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结数据集问题描述二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport s

文章目录1. 数据集2. 实验步骤2.1 数据预处理*2.1.1 分析**2.1.2 实践过程*2.2 划分数据集2.3 选取模型进行定价分类*2.3.1 分析**2.3.2 实践*①SVC模型分类②KNN模型分类总结1. 数据集数据集为car evaluation:根据汽车的若干属性对汽车进行定价。数据集下载的官方地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Car+Evaluation2. 实验步骤2.1 数据预处理2.1.1 分析数据集展示：