学习记录:从零开始学AI(四)——Scikit-learn加州房价机器学习例子学习笔记-在此基础上更换自己的数据集
后记:之前一直以为用的是TensorFlow,原来我用的是Scikit-learn。两者都可以实现机器学习。前者更适合实现深度神经网络。更正题目。2025.04.22加州房价机器学习例子已经调通,下一步更换自己的数据集。数据集先随便构建吧,不是真实的,后续再更换真实的。加州房价数据集手动下载到本地,是一个压缩包。下载方法和保存路径如下:手动下载数据集保存到位置C:\Users\128\scikit_learn_data,这个位置通过代码获得,在程序中增加2句,import sklearn print(sklearn.datasets.get data home()),输出这个位置C:\Users\128\scikit_learn_data,再删除添加的2句代码。数据集下载网址可以从程序里fetch_california_housing函数的定义看出https://www.dcc.fc.up.pt/~ltorgo/Regression/cal_housing.tgz将保存到C:\Users\128\scikit_learn_data位置,运行py程序后,该压缩包变成了。很是奇怪!
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