机器学习认知包

开源竞争：

开源竞争（自己没有办法完全掌握技术的时候就开源掉，培养出更多的技术依赖，让更多的人完善你的技术，那么这不就是在砸罐子吗？一个行业里面你不去砸罐子，其他人就会砸罐子，你不如先砸，还能听个响声！）

根据您提供的内容，以下是从波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）中（这个房价数据集暂时还使用不了，需要更换使用模式！）提取的代码片段：

1. 查看特征名称：

   ```pythonfrom sklearn.datasets import load_bostonboston = load_boston()boston.keys()```

2. 查看目标变量的形状：

   ```pythonboston['target'].shape```

3. 查看目标变量的具体数值：

 ```pythonboston['target']```

juputer是什么？

Jupyter Notebook 是一个基于网页的交互式计算环境，它允许用户编写和运行代码，同时也可以编写说明文档、数学公式、插入图片等富媒体形式的内容。

这些内容都以文档的形式体现，通常保存为 `.ipynb` 格式的文件，便于版本控制和共享。

Jupyter Notebook 支持多种编程语言，包括 Python、R、Julia、Scala 等，超过40种语言。

Jupyter Notebook 的主要特点包括：

1. 代码编写时具有语法高亮、缩进、tab补全的功能。
2. 可以直接通过浏览器运行代码，并在代码块下方展示运行结果。
3. 支持富媒体格式的计算结果展示，如 HTML、LaTeX、PNG、SVG 等。
4. 支持 Markdown 语法编写说明文档或语句。
5. 支持使用 LaTeX 编写数学性说明。

安装 Jupyter Notebook 通常需要 Python 作为前提条件，可以通过 Anaconda 发行版进行安装，它包含了 Python、Jupyter Notebook 以及其他常用的科学计算和数据科学软件包。

安装成功后，可以通过开始菜单或终端命令 `jupyter notebook` 来启动 Jupyter Notebook。

Jupyter Notebook 的主面板（Notebook Dashboard）提供了文件管理的功能，可以新建、重命名、复制等操作。编辑界面主要由名称、菜单栏、工具条以及单元格（Cell）组成。在编辑界面中，可以进行代码编写、运行，以及添加说明文档等操作。

此外，Jupyter Notebook 还支持快捷键操作，提高编辑和运行代码的效率。还有许多扩展功能，如 Nbextensions，可以进一步增强 Jupyter Notebook 的功能。

Jupyter Notebook 是数据科学、机器学习、教学和研究领域中非常流行的工具，它提供了一个灵活的环境，使得代码开发、文档编写和结果展示可以无缝结合。

4. 查看特征的数据描述：

  ```pythonprint(boston['DESCR'])```

当然，接下来我们可以根据您提供的内容继续提取和解释代码片段。

5. 查看数据集特征的名称：

 ```pythonboston['feature_names']```

6. 查看目标变量的形状：

   ```pythonboston['target'].shape```

7. 查看目标变量的具体数值：

   ```pythonboston['target']```

8. 查看数据集特征的数据描述：

  ```pythonprint(boston['DESCR'])```

这些代码片段是用于数据探索的常用方法，可以帮助我们快速了解数据集的基本信息。例如，`boston['feature_names']` 会返回一个包含所有特征名称的数组，`boston['target'].shape` 会告诉我们目标变量的维度，`boston['target']` 会显示目标变量的所有数值，

而 `print(boston['DESCR'])` 则会打印出数据集的详细描述，包括每个特征的含义、数据集的来源等信息。

如果您需要进一步的数据分析或有其他问题，请随时告诉我。

这些代码片段用于加载波士顿房价数据集，并对其进行基本的探索性数据分析（EDA），包括查看数据集的特征名称、目标变量的形状和具体数值，以及特征的数据描述。这些步骤有助于理解数据集的结构和内容，为后续的数据分析和建模工作打下基础。