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PyTorch（代码直观，社区活跃）

线性回归（Linear Regression）是机器学习中最基础的算法，也是理解复杂模型的敲门砖。本文从数学原理、公式推导、Python代码实现到实战优化，手把手带你掌握线性回归的核心要点。是一种用于建立自变量（特征）与因变量（标签）之间线性关系的监督学习算法。其核心思想是找到一条直线（或超平面），使得预测值与真实值的误差最小化。（X 为包含偏置项1的特征矩阵，θ 为权重向量）：通过网格搜索（GridSearchCV）调参。目标是通过优化 θ 最小化 J(θ)。：采用鲁棒回归（如RANSAC）。

2016年限购政策后成交量下降40%，但价格仍保持上涨。：3-4年呈现明显波动周期，最近周期高点出现在2021年。：房价呈现指数级增长，年复合增长率约8.5%：结合GDP、利率等宏观经济指标进行回归分析。：按城市等级进行区域价格对比（需扩展数据集）：Q2季度普遍为交易旺季，价格上浮5-8%：使用ARIMA/LSTM模型进行趋势预测。：结合库存去化周期指标进行市场健康度评估。

Matplotlib是数据可视化的瑞士军刀，本文涵盖了其核心功能的80%。建议通过以下方式精进：每天练习一种图表类型研究优秀可视化案例的源码学习结合Pandas直接绘图探索Seaborn等高级封装库。

Survived：是否幸存（0=否，1=是）Pclass：船舱等级（1/2/3等舱）Sex：性别Age：年龄SibSp：兄弟姐妹/配偶数量Parch：父母/子女数量Fare：船票价格Embarked：登船港口（C=Cherbourg, Q=Queenstown, S=Southampton）Cabin：船舱编号性别差异：女性幸存率（74.2%）显著高于男性（18.9%）阶级影响：头等舱幸存率（63%）远高于三等舱（24.7%）年龄因素：儿童（尤其5岁以下）幸存率高于其他年龄段票价关联。

Pandas是数据分析领域的瑞士军刀，本文涵盖了其80%的常用功能。建议通过以下方式精进：每天处理一个真实数据集掌握高效查询方法（.query().eval()深入理解分组聚合机制学习性能优化技巧（向量化操作）

本文为AI初学者提供一条清晰的学习路径，涵盖数学基础、编程技能、机器学习/深度学习核心算法、垂直领域应用及工程化部署，助你少走弯路！

NumPy是Python科学计算的基石，掌握其核心功能将为您打开数据科学的大门。建议：多做数组形状变换练习深入理解广播机制结合Matplotlib进行可视化实践探索NumPy与其他库（如Pandas）的集成使用。

动态类型特性a = 10 # 整数a = "Hello" # 变量类型可动态改变"""格式化姓名（默认参数示例）"""if middle:Python的语法设计处处体现着"简洁优雅"的哲学思想，本文系统梳理了Python的核心语法要点，但真正的精通还需要在项目中不断实践。相关推荐[Python高级特性：元编程指南][Python性能优化实战][Python设计模式解析]