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文章目录数据导入作图：我们可以先把这些离散的点在散点图上呈现出来，对数据有一个直观的感受，根据数据点的分布去选者一个合适的模型。向量化：将数据数据向量化：分成两个维度，第一维所有的行都要，X是前面所有列特征，Y是最后一列标签给出线性回归表达式给出代价函数通过梯度下降法是代价函数最小，给出参数更新公式numpy.matrix.flatten可视化结果数据导入CSV(Comma-Separated..

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数据挖掘——EDA(数据探索性分析)文章目录数据挖掘——EDA(数据探索性分析)载入数据与缺失值的处理missingno了解数据的分布特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布数字特征分析相关性分析查看几个特征得 偏度和峰值每个数字特征得分布可视化数字特征相互之间的关系可视化类别特征分析盒图类别特征的小提琴图可视化类别特征的柱形图可视化类别特征的每个类别频数可视化(count_.

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