学习记录：从零开始学AI（四）——Scikit-learn加州房价机器学习例子学习笔记-在此基础上更换自己的数据集

后记：之前一直以为用的是TensorFlow，原来我用的是 Scikit-learn。两者都可以实现机器学习。前者更适合实现深度神经网络。更正题目。

2025.04.22

加州房价机器学习例子已经调通，下一步更换自己的数据集。数据集先随便构建吧，不是真实的，后续再更换真实的。

加州房价数据集手动下载到本地，是一个压缩包。下载方法和保存路径如下：

手动下载数据集

保存到位置C:\Users\128\scikit_learn_data，这个位置通过代码获得，在程序中增加2句，import sklearn print(sklearn.datasets.get data home())，输出这个位置C:\Users\128\scikit_learn_data，再删除添加的2句代码。

数据集下载网址可以从程序里fetch_california_housing函数的定义看出https://www.dcc.fc.up.pt/~ltorgo/Regression/cal_housing.tgz

将保存到C:\Users\128\scikit_learn_data位置，运行py程序后，该压缩包变成了。很是奇怪！