基于基于jupyter notebook的的python编程编程—–运用运用sklearn库，导库，导
入文件数据模拟多元线性回归分析入文件数据模拟多元线性回归分析
基于基于jupyter notebook的的python编程编程—–运用运用sklearn库，导入文件数据模拟多元线性回归分析的目录库，导入文件数据模拟多元线性回归分析的目录一、运行jupyter
notebook，搭建python环境1、打开Windows终端命令行，输入==jupyter notebook==，打开我们的jupyter工具，如下所示：
2、在jupyter的web网页中创建python文件，如下所示：3、现在就可以在jupyter的代码行里面输入我们的代码啦！二、以下列
的xlsx表格文件为例，编写我们的最小二乘法的python代码的分解步骤1、导入我们需要的基本库2、导入我们数据文件==多
元线性回归.xlsx==3、为我们的x,y赋值采样4、构建训练集与测试集5、下面就是运用sklearn库进行数据处理，求
y=ax1+a1x2+a2x3+b中的系数和截距6、输出打印我们求出的线性回归方程7、通过==seaborn库==画出拟合曲线图三、
python利用sklearn库分析回归方程的全部源码四、==shift+enter==运行我们的代码
上次的人工智能博客，林君学长给大家介绍上次的人工智能博客，林君学长给大家介绍 如何运用如何运用python得得sklearn库进行一元线性回归的分析库进行一元线性回归的分析
然而，在现实生活中，很多事物的因素都不止一个原因，都是由多个原因导致的，也就是我，我们需要模拟更多的自变量去预然而，在现实生活中，很多事物的因素都不止一个原因，都是由多个原因导致的，也就是我，我们需要模拟更多的自变量去预
测因变量的取值，这是现实中的普遍的问题，也是我们需要用计算机软件去解决的问题测因变量的取值，这是现实中的普遍的问题，也是我们需要用计算机软件去解决的问题
因此，本次博客，林君学长将给大家介绍，如何使用因此，本次博客，林君学长将给大家介绍，如何使用sklearn对多元线性回归进行模拟分析对多元线性回归进行模拟分析
一、运行一、运行jupyter notebook，搭建，搭建python环境环境
1、打开、打开Windows终端命令行，输入终端命令行，输入jupyter notebook，打开我们的，打开我们的jupyter工具，如下所示：工具，如下所示：
2、在、在jupyter的的web网页中创建网页中创建python文件，如下所示：文件，如下所示：
3、现在就可以在、现在就可以在jupyter的代码行里面输入我们的代码啦！的代码行里面输入我们的代码啦！
二、以下列的二、以下列的xlsx表格文件为例，编写我们的最小二乘法的表格文件为例，编写我们的最小二乘法的python代码的分解步骤代码的分解步骤
文件内容如下：
资源评论
weixin_412119152024-01-12发现一个超赞的资源，赶紧学习起来，大家一起进步，支持！- m0_751087872023-04-12超级好的资源，很值得参考学习，对我启发很大，支持！
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