Dau 是一個開源的機器學習庫，用于處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。它的主要目標是提供一種簡單、靈活且高效的方法來處理和分析大量數(shù)據(jù)。Dau 提供了許多預定義的算法和函數(shù)，可以用于各種機器學習任務，如分類、回歸、聚類等。

要使用 Dau，首先需要安裝它?？梢酝ㄟ^以下命令在 Python 中安裝 Dau：

pip install dau

一旦安裝了 Dau，就可以開始使用它進行數(shù)據(jù)分析了。以下是一個簡單的示例，展示了如何使用 Dau 進行線性回歸：

import dau.linear_regression as lr
from dau.datasets import load_iris

# 加載數(shù)據(jù)集
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# 創(chuàng)建模型
model = lr.LinearRegression(n_iter=1000)

# 擬合模型
model.fit(X, y)

# 預測
predictions = model.predict(X)

# 輸出結(jié)果
print("預測結(jié)果：", predictions)

在這個示例中，我們首先導入了 Dau 中的 linear_regression 模塊，然后加載了 Iris 數(shù)據(jù)集。接著，我們創(chuàng)建了一個線性回歸模型，并使用訓練數(shù)據(jù)對其進行擬合。最后，我們使用訓練好的模型對新的輸入數(shù)據(jù)進行預測，并輸出了預測結(jié)果。