Pandas读取数据后可对数据进行选择、删减、缺失值处理和可视化等一系列操作。

本篇文章基于《Python深度学习》[英]尼格尔·路易斯 这本书上的知识，并结合笔者的思考而著文章中会提到深度学习的基础知识，常见的基础深度学习算法，深度学习numpy等常用包的导入，以及一个小型的练习案例。

对于大规模数据，我们经常会使用python内置函数或者编写脚本进行批量化处理，从而提高后续使用算法的效率。

（一）和（二）均以预测房价为例，讲解线性回归的求法。

Pandas提供了丰富的输入/输出接口，支持多种数据格式的读写操作。

NumPy 提供的丰富的数学函数库

上一篇讲的是matplotlib的单图绘制，而多个图形在同一个图像中的绘制也是常见的。

在绘制复杂图像时，图像标注能帮助阅读对象更好理解图像含义。图像标注是在画面上添加文字注释、指示箭头、图框等各类标注元素。

本文仅介绍numpy中的数值类型

逻辑回归虽然名称中有 “回归”，但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如 Sigmoid 函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。