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机器学习100天，今天讲的是：多项式线性回归Python实战——房价预测。
上一节我们介绍了多项式线性回归理论，即构建一个二次多项式来拟合房价与地区人口的关系。今天我们就来编写一个二次多项式回归程序来构建房价预测的模型。
我们打开 spyder，创建一个 polynomial_regression.py 文件。
一、导入标准库
首先我们导入标准库：numpy、matplotlib.pyplot 和 pandas。
# 导入标准库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
二、导入数据集
然后导入数据集，使用 pandas 的 read_csv 函数，数据集名为 Data.csv。下载地址：Data.csv，提取码：n28w。
#机器学习100天（十八）：018逻辑回归python实战(代码片段)
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机器学习100天（十八）：018逻辑回归python实战(代码片段)
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机器学习100天：009多项式回归理论
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机器学习100天（二十三）：023欠拟合与过拟合
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机器学习100天：012回归模型评估指标python实现(代码片段)
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机器学习100天（十七）：017逻辑回归梯度下降
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机器学习100天（十五）：015逻辑回归基本原理
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