Python机器学习实战教程：回归

欢迎阅读Python机器学习系列教程的回归部分。这里，你应该已经安装了Scikit-Learn。如果没有，安装它，以及Pandas和Matplotlib。除了这些教程范围的导入之外，我们还要在这里使用Quandl：首先，对于我们将其用于机器学习而言，什么是回归呢？它的目标是接受连续数据，寻找最适合数据的方程，并能够对特定值进行预测。使用简单的线性回归，你可以仅仅通过创建最佳拟合直线，来实现它。这里，我们可以使用这条直线的方程，来预测未来的价格，其中日期是x轴。回归的热门用法是预测股票价格。由于我们会考虑价格随时间的流动，并且使用连续的数据集，尝试预测未来的下一个流动价格，所以可以这样做。回归是

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