吴恩达机器学习课后作业_线性回归实现

照着bilibili上，一位小姐姐?的ng机器学习课后作业系列视频，细节讲的真的很到位，get到了很多基础知识。传送门

目录
一、单变量线性回归
二、多变量线性回归

1单变量线性回归

根据城市的人口数量，预测获利情况。

1、加载数据集

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

data = pd.read_csv('./ex1data1.txt', names=['population', 'profit'])   
# names=['population', 'profit'] 给数据集的列添加标题

# 查看数据信息
data.head() # 前5行
# print(data.tail())  # 最后5行
# print(data.describe())  # 方差、均值等统计
# print(data.info())  # 信息

# 可视化数据集
data.plot.scatter('population', 'profit', c='b', label='population', s=30)   
# 颜色为蓝色、s代表样本点的大小
plt.show()
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知识点补充1：