机器学习的拦路虎

一、环境配置，使用vim编辑器和python3及常见的机器学习库

参考书：https://www.jb51.net/books/527823.html 下载已经失效了，书名：《机器学习算法原理与编程实践》郑捷著电子工业出版社

配套代码：https://github.com/wenbo/MLBook

说下我的环境manjaro linux升级到2020.07.13，根据书上的要求，特地去配置了python2和python2-pip，为了显示图形，安装tk，pacman -S tk

二、先看看第一示例代码：

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 # Filename : mytest1.py
 3 
 4 import numpy as np 
 5 from numpy import *
 6 import matplotlib.pyplot as plt 
 7 
 8 # 测试数据集
 9 dataSet = [[-0.017612,14.053064],[-1.395634    ,4.662541],[-0.752157    ,6.538620],[-1.322371    ,7.152853],
10 [0.423363    ,11.054677],[0.406704    ,7.067335],[0.667394    ,12.741452],[-2.460150    ,6.866805],
11 [0.569411    ,9.548755],[-0.026632    ,10.427743],[0.850433    ,6.920334],[1.347183    ,13.175500],
12 [1.176813    ,3.167020],[-1.781871    ,9.097953]]
13 
14 # 将数据集转换为numpy矩阵，并转置
15 dataMat = mat(dataSet).T
16 # 绘制数据集散点图
17 #plt.scatter(dataMat[0],dataMat[1],c='red',marker='o')      修改为下面一行
18 plt.scatter(dataMat[0].tolist,dataMat[1].tolist,c='red',marker='o')
19 
20 # 绘制直线图形
21 # 产生直线数据集
22 X = np.linspace(-2,2,100)
23 # 建立线性方程
24 Y = 2.8*X+9
25 # 绘制直线图
26 plt.plot(X,Y)
27 # 显示绘制后的结果
28 plt.show()