机器学习（4）- 多元线性回归：数据集与源码下载说明

本仓库提供了机器学习博客文章中使用的多元线性回归相关的数据集和源码。以下是详细的介绍：

数据集

本数据集包含了用于多元线性回归分析的实际数据。数据集的结构根据具体的应用场景设计，其中包含了多个特征变量和一个目标变量，用于训练和测试多元线性回归模型。

源码

源码文件夹中包含了用于执行多元线性回归模型的Python代码。代码涵盖了以下几个主要部分：

• 数据加载与预处理
• 模型构建
• 模型训练
• 模型评估
• 模型预测

请确保您有Python环境以及必要的库（如NumPy, pandas, scikit-learn等）已正确安装，以运行源码。

使用说明

1. 数据准备：下载并解压数据集文件，将其放置在源码所在的目录或指定路径下。
2. 环境配置：确保Python环境已经搭建好，并安装了所需的库。
3. 运行代码：执行源码中的主程序，以开始多元线性回归模型的训练和测试过程。

注意事项

• 使用数据集和源码时，请遵守相关法律法规和数据使用协议。
• 本资源不包含任何形式的售后服务或技术支持。

希望这个资源能够帮助您更好地理解和应用多元线性回归模型。