本篇學習筆記總結自唐宇迪老師的《【決勝ai系列】機器學習&深度學習系統實戰》。
anaconda是個什麼鬼？以下是官網上給出的介紹：
它是乙個用於科學計算的python發行版，提供了包管理與環境管理功能。anaconda = python安裝器+上百個庫。這些庫包括numpy, pandas, scipy, matplotlib等，完全滿足正常使用所需。它還支援很多庫的一鍵安裝，只需要輸入「canda install package-name」就可以了。所以，安裝乙個anaconda，就相當於安裝了python和各種常用的庫。
並且，conda將python和各種工具全部當作包來對待，因此可以隨意切換版本，具體參考這篇文章。
其中anaconda prompt是乙個類似於cmd的環境，可以輸入命令列。jupyter notebook開啟後，會在瀏覽器上出現乙個介面，在這裡，可以將**分步驟編寫並執行，並且，notebook在進行資料預處理、視覺化時，非常方便。
1.訓練樣本。
機器學習目前還是依賴現有資料，對未知資料進行**，因此訓練樣本是基礎。例如房價的資料。
2.特徵提取。
將樣本轉化為計算機可識別的資料，需要將對資料有重要影響的因素抽象出來。例如房子的面積、房間數量。
3.學習函式。
即對提取的特徵進行建模。
4.**與修正。
numpy：科學計算庫。
pandas：資料分析處理庫。
matplotlib：資料視覺化。
scikit-learn：非常重要的乙個庫，機器學習庫。
關於回歸問題、梯度下降法的介紹，以及最小二乘法的推導，在之前的文章中都有介紹，思路都是一樣的。
這裡介紹幾個經常使用的，詳細使用網路有很多教程，不再贅述。
numpy.array([……])
建立陣列
***.shape
展示維度，檢視有無異常。
***.dtype
檢視陣列型別
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