机器学习方向 Python实验，看不太懂，求分析一下思路和关键点，明天需要灵活掌握😞（第二张是第一张看不到的补充）可以的话+VX发文件

引自免费微信小程序：皆我百晓生

首先，这是一个关于机器学习中的线性回归模型的Python实验。我会按照代码的流程，逐步分析它的思路和关键点。

导入需要的库

• matplotlib.pyplot：用于绘图。
• numpy：进行数值计算。
• pandas：处理数据。
• sklearn.preprocessing中的StandardScaler：用于数据标准化。

数据预处理

1. 加载数据：从advertising.csv文件中加载数据。
2. 查看数据：打印数据集的前几行、数据集的大小以及统计信息。
3. 划分训练集和测试集：按照一定比例（80%为训练，20%为测试）划分数据集。
4. 数据标准化：使用StandardScaler对训练集和测试集进行标准化处理，使得数据具有相同的尺度。

划分输入输出

将标准化后的数据分为输入特征（X）和输出标签（y）。注意这里的代码使用了一个特殊的处理方式，即通过flatten()将最后一列的数据拉平，可能是为了处理某些特定格式的数据。

批量生成器

定义了一个函数batch_generator用于生成批量数据，这在随机梯度下降（SGD）中非常有用。该函数可以不断地生成随机的批量数据，用于模型的训练。

随机梯度下降（SGD）

这是模型训练的主要部分。这里使用SGD来训练线性回归模型。关键步骤如下：

1. 参数初始化：初始化模型的参数（这里是线性回归的系数和常数项）。
2. 训练过程：通过随机梯度下降法更新模型的参数，以最小化预测值和真实值之间的误差。这里的误差计算使用的是均方根误差（RMSE）。
3. 结果输出与绘图：输出训练得到的模型参数，并绘制训练过程中的损失函数变化曲线。

关键点分析

1. 数据预处理：这是任何机器学习实验的关键步骤，它决定了模型的性能。这里涉及到了数据的加载、划分、标准化等处理。
2. 模型训练：使用了随机梯度下降法来训练模型。选择合适的学习率、批量大小和迭代次数对模型的性能有很大影响。
3. 批量生成器：在随机梯度下降中，批量生成器的作用是生成随机的批量数据，这有助于模型的泛化能力。
4. 绘图与结果展示：通过绘制训练过程中的损失函数变化曲线，可以观察模型的训练效果，这对于调试和优化模型是非常有帮助的。

建议与注意事项

1. 确保数据集advertising.csv的格式是正确的，特别是分隔符和数据的结构。
2. 调整学习率、批量大小和迭代次数等参数，以获得最佳模型性能。
3. 注意数据的标准化处理，这对于很多机器学习算法都是非常重要的。
4. 在绘制损失函数变化曲线时，确保横坐标设置为整数，以便于观察。
5. 如果遇到问题或需要进一步的解释，可以通过微信或其他方式交流文件和数据。

希望这些分析和建议能帮助你更好地理解这个机器学习实验！