線性回歸是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)中的預(yù)測(cè)分析，該方法用于建立兩種或兩種以上變量間的關(guān)系模型。線性回歸使用最佳的擬合直線（也稱為回歸線）在獨(dú)立（輸入）變量和因變量（輸出）之間建立一種直觀的關(guān)系。簡(jiǎn)單線性回歸是輸入變量和輸出變量之間的線性關(guān)系，而多元線性回歸是多個(gè)輸入變量和輸出變量之間的線性關(guān)系。

PyTorch入門到進(jìn)階 實(shí)戰(zhàn)計(jì)算機(jī)視覺與自然語言處理項(xiàng)目 視頻教程

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本篇博客詳細(xì)介紹了Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn的使用方法和主要特性。內(nèi)容涵蓋了如何安裝和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，如何使用監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，以及如何評(píng)估模型和進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。本文旨在幫助讀者深入理解Scikit-learn，并有效地應(yīng)用在實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。

這篇文章全面探討了Python作為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域首選語言的原因。從Python的歷史、特性，到在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用實(shí)例，再到與其他數(shù)據(jù)科學(xué)語言的比較，以及在實(shí)際企業(yè)中的應(yīng)用，我們深入剖析了Python的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)，最后對(duì)Python的未來進(jìn)行了展望。

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Python內(nèi)存回收由垃圾回收器自動(dòng)管理，當(dāng)一個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)歸0時(shí)，其內(nèi)存就可能被回收掉，而引用計(jì)數(shù)器的數(shù)值其實(shí)就是代表有多少個(gè)強(qiáng)引用指向該對(duì)象，我們?nèi)粘懙腜ython代碼如果沒有使用到weakref模塊一般都只會(huì)涉及到強(qiáng)引用。 可以通過sys.getrefcount查看對(duì)象的引用計(jì)數(shù)，如以下代碼：

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