机器学习实战源代码
你可以在以下几个链接中找到《机器学习实战》的源代码和相关资源：
1. 知乎：
2. CSDN：
3. Gitee：
这些链接中包含了《机器学习实战》的源代码、学习笔记以及相关数据集，供你学习和参考。希望这些资源对你有所帮助！
机器学习实战：构建一个简单的线性回归模型
在机器学习领域，线性回归是一个基础且重要的算法，它用于预测连续值。本文将带你通过一个简单的线性回归实战项目，学习如何使用Python实现线性回归模型，并理解其背后的原理。
一、项目背景
线性回归是一种用于预测连续值的统计方法。它假设因变量（目标变量）与自变量（特征）之间存在线性关系。在这个实战项目中，我们将使用Python的NumPy和Scikit-learn库来构建一个简单的线性回归模型，并使用一个简单的数据集来训练和测试模型。
二、数据集介绍
我们将使用一个简单的数据集，其中包含房屋的面积（特征）和价格（目标变量）。数据集如下：
```python
import numpy as np
房屋面积和价格数据
data = np.array([[1500, 300000],
[2000, 400000],
[2500, 500000],
[3000, 600000],
[3500, 700000]])
分割数据集为特征和目标变量
X = data[:, 0] 房屋面积
y = data[:, 1] 房屋价格
三、构建线性回归模型
接下来，我们将使用Scikit-learn库中的`LinearRegression`类来构建线性回归模型。
```python
创建线性回归模型实例
训练模型
四、模型评估
在训练模型后，我们可以使用模型来预测新的房屋价格，并评估模型的准确性。
```python
预测新的房屋价格
new_area = np.array([1800])
print(f\
