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机器学习入门实践——线性回归模型（波士顿房价预测）一、背景介绍给定一个大小为????的数据集 {????????,????????1,…,????????????}????????=1，其中????????1,…,????????????是第????个样本????个属性上的取值，????????是该样本待预测的目标。线性回归模型假设目标????????可以被属性间的线性组合描述，即????????=????1????????1+????2????????2+…+????????????????????

机器学习入门实践——Iris 数据集 K 近邻方法建模预测鸢花种类任务介绍：Iris 数据集，采用多分类 KNN 方法建模，通过鸢花外形数据预测鸢花种类。一、Iris 数据介绍鸢尾花数据集总共包含150行数据，包含4个特征值及1个目标值。特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。结果为三种不同品种的鸢尾花。二、数据预处理1、Iris 数据加载from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()print(iris)