python线性回归简单例子 要如何开始从零掌握Python机器学习？

要如何开始从零掌握Python机器学习？

我已经使用Python 7年多了，现在我正在从事视频对象识别算法的开发，使用的是同样基于Python语言的tensorflow。Python是一种解决所有问题的语言，值得拥有

！我从2012年开始学习机器学习，因为没有指导，我走了很多弯路，浪费了很多时间和精力。一开始，我读了《机器学习实践》一书。虽然我不懂，但我还是把书中所有的例子都跑了一遍，渐渐发现自己不懂算法也能达到预期的效果。然后，我会直接开发我想要的程序。当我遇到需要机器学习的部分时，我会直接复制它。一周后，演示会出来。在这个时候，你会发现你已经开始了。剩下的就是理解每种算法的范围和局限性。

不要掉进无休止的书堆里，练习和做项目

！呃，地铁到了。我要去工作了。我还没做完呢。有机会的话我会继续讨论

当然，如果你看英文电视剧，你应该先懂英文

多元线性回归是一种常见而简单的回归预测方法。它主要挖掘多个自变量X和目标变量y之间的潜在关系，然后用一个表达式来表示。Python提供了一个用于多元线性回归预测的软件包。业主可以直接在培训台上进行培训，非常方便。如果建筑管理员想知道如何实现它，可以查看源代码。官方文件中也有详细说明。理论代码用图片和文字说明。你很快就能理解。如果你通过了理论标准，你也可以使用Python编程基础，或者你可以自己实现多元线性回归。

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