分类： Sklearn

import matplotlib.pyplot as plt

def runplt():

plt.figure()

plt.title(‘披萨直径与价格曲线’)

plt.xlabel(‘直径’)

plt.ylabel(‘价格/元’)

plt.axis([0, 25, 0, 70])

plt.grid(True)

return plt

plt = runplt()

X = [[6], [8], [10], [15], [18]]

y = [[20],

pip install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

# cmd 启动

jupyter notebook

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

x = np.linspace(-10,10)

y = np.sin(x)

plt.plot(x,y)

scikit-learn（sklearn），是用python实现的机器学习算法库。sklearn可实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。sklearn是基于NumPy、SciPy、matplotlib的。

一、安装

pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

二、数据集说明

序号

数据集名称

调用方式

数据描述

1

欠拟合在训练集和测试集上的性能都较差，而过拟合往往能较好地学习训练集数据的性质，而在测试集上的性能较差。

欠拟合主要表现为输出结果的高偏差，而过拟合主要表现为输出结果的高方差。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

机器学习有下面几种定义：

（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。

（2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。

（3）机器学习是用数据或以