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第12章 副作用（第2页）

LSTAT：人口中地位低下者的比例。

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“y”代表了最终的输出结果。

由于房价预测只有一个输出结果，也就是房价。所以y这个向量只有一维，而一维的向量其实就是個普通变量。

整个计算过程，就是要根据数据集给定的x和y的值，来预测出一对最精确的w和b的值。

齐凡脑海中出现了一张二维坐标系。

那几百个房价数据样本，就是坐标系中不同的点。而所谓的线性预测，其实就是找到一条直线，能最大程度将这些样品上的点串起来。

至于为什么是一条直线，而不是曲线，因为它是线性的。

当然，其实这个并非二维空间的问题。

（）;（）　　x向量代表的样本属性有13个，y向量代表的最终输出是1个，那加起来总共有14维。

别说是14维，就算是4维的图形也没法在三维世界中画出来。

但是，不画出来也没事。可以降维嘛，将14维等价理解成二维的xy坐标系，对于计算是没有任何影响的。

齐凡在贤者饮料加持下，心无旁骛。他的视野中只有电脑屏幕和摊开的书本。

齐凡对Numpy科学计算库的使用还不熟练，每当遇到问题，就只能靠谷哥搜索来解决。

Numpy是一套科学计算库，支持对向量的计算，当然它的作用远不仅止于此。

用代码实现普通的加减乘除计算是很简单的，可要是实现向量计算就搞笑了。如果自己写一套软件来实现向量计算，那属实是一件极其麻烦的事情，甚至有些天方夜谭。

好在世界上的有一种组织--开源软件基金会。它们把大量的需要耗费极大人力才能完成的软件，无偿的开放给全世界使用。比如齐凡正在使用的Numpy就是。

开源是一件功德无量的事情。如果齐凡此刻没有Numpy，那他不知还要多花多少时间先造工具。就如一名厨师没有菜刀，不得不先买块铁自己锻造打磨一把。

也正因为此，闭源的巨硬公司口碑向来不咋滴。

这个例程还算初级，齐凡很快就写好了代码。然后开始调试。

他专注地盯着电脑屏幕。忽的感觉好像有什么在拉扯自己，贤者饮料加持下，让他完全不会被这种干扰影响。齐凡只是下意识地做了个推开的动作，那个拉扯的力道总算消失了。

忙活了好一阵。在多次调整学习步长后，模型整体误差总算是到了一个可接受的水平。

贤者饮料总共也就才300ML，加起来也就才300分钟时效。到得此时，已经被齐凡喝光了。

好在任务也完成了。

【任务--入门机器学习（100%），奖励：经验、积分、一次普通转盘奖励。】

【任务完成。计算机经验+10，积分+5。】

【AI系统：Lv0】

【计算机：Lv0（70100）】

【数学：Lv0（12100）】

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