线性回归预测PM2.5（包括代码详解）
资源描述
本资源使用线性回归的手段模拟预测PM2.5，包含了所有的数据以及代码。代码含有详细地注释，欢迎下载学习使用！
内容概述
- 数据集：包含了用于训练和测试线性回归模型的数据集。
- 代码：提供了完整的Python代码，用于实现线性回归模型，并对PM2.5进行预测。
- 详细注释：代码中包含了详细的注释，帮助你理解每一行代码的作用和实现原理。
使用说明
- 下载资源：点击下载按钮，获取包含数据和代码的压缩包。
- 解压文件：将下载的压缩包解压到本地目录。
- 运行代码：使用Python环境运行代码文件，建议使用Jupyter Notebook或PyCharm等IDE。
- 学习与修改：根据代码中的注释，理解线性回归模型的实现过程，并可以根据需要进行修改和扩展。
注意事项
- 请确保你的Python环境已安装必要的库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
- 代码中的数据路径可能需要根据你的实际路径进行调整。
贡献与反馈
如果你在使用过程中有任何问题或建议，欢迎通过GitHub的Issues功能提交反馈。我们非常乐意听取你的意见，并不断改进资源内容。
许可证
本资源遵循MIT许可证，允许自由使用、修改和分发。请在使用时遵守相关法律法规。
希望这个资源能够帮助你更好地理解线性回归模型，并在实际项目中应用。祝你学习愉快！