感知机回归与分类模型训练数据集PerceptronRegressionandClassificationModelTrainingData-tongvandinhk17ct
数据来源：互联网公开数据
标签：感知机, 线性回归, 分类, 机器学习, 数据集, 模型训练, 梯度下降, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含用于感知机模型训练与测试的数据，涵盖了线性回归与分类两种任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为用于模型训练的静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的机器学习模型训练。
数据维度：数据集包含用于线性回归的电视广告投入与销售额数据（tvmarketing.csv），以及用于房价预测的房屋特征数据（house_prices_train.csv）。此外，还包含用于模型训练、评估的中间数据和可视化结果，以及用于演示的Python代码（.ipynb文件）。
数据格式：数据以CSV格式（tvmarketing.csv和house_prices_train.csv）提供，便于数据分析和模型构建，同时提供Jupyter Notebook (.ipynb) 文件，包含了代码实现和结果展示。
来源信息：数据来源于机器学习实践案例，旨在帮助学习者理解感知机模型的原理和应用。数据经过预处理，适合直接用于模型训练。
该数据集适合用于机器学习初学者和研究人员进行感知机模型、线性回归模型和分类模型的训练、测试和分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习、人工智能领域的学术研究，用于验证和改进感知机模型、线性回归模型和分类算法。
行业应用：为数据科学、人工智能相关行业提供模型训练和实践案例，例如广告效果评估、房价预测等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生理解感知机模型的工作原理，并进行实践操作。
此数据集特别适合用于探索线性回归和分类问题的建模方法，以及评估不同模型在实际问题中的表现。
