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#-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 50) noise = np.random.uniform(-1, 2, size=50) # 一元回归 y = 5 * x + 6 + noise liner = LinearRegression() liner.fit(np.reshape(x, (-1, 1)), np.reshape(y, (-1,
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