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搜索资源列表

  1. 房价预测：house-prices-advanced-regression-techniques

  2. kaggle中的房价预测数据集，一共三个csv文件，包括：测试集，训练集和房价真实值

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-30
    • 文件大小：195584
    • 提供者：qq_28717357

  1. kaggle房价预测数据集.rar

  2. 比赛概述 影响房价的因素有很多，在本题的数据集中有79个变量几乎描述了爱荷华州艾姆斯（爱荷华州艾姆斯）住宅的方方面面，要求预测最终的房价。 技术栈 特征工程（创意要素工程） 回归模型（高级回归技术，例如随机森林和 梯度增强） 最终目标 预测出每间房屋的价格，对于测试集中的每一个Id，指定SalePrice变量相应的值。 学无止尽

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：169984
    • 提供者：qq_41868948

  1. 波士顿房价数据集(boston_housing.npz)

  2. 本节将要预测 20 世纪 70 年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数，已知当时郊区的一些数据点，比如犯罪率、当地房产税率等。 本节用到的数据集与前面两个例子有一个有趣的区别。它包含的数据点相对较少，只有 506 个，分为 404 个训练样本和 102 个测试样本。输入数据的每个特征（比如犯罪率）都有不同的取值范围。例如，有些特性是比例，取值范围为 01；有的取值范围为 112；还有的取值范围为 0~100，等等。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：16384
    • 提供者：weixin_43124279

  1. 波士顿房价预测数据集.csv

  2. 波士顿房价预测案例中CSV格式有表头，可用于深度学习中的数据集，12类影响房价的数据乙级最后的平均房价都有

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-05
    • 文件大小：28672
    • 提供者：qq_42325947

  1. 房价预测fluid.zip

  2. 房价预测fluid.zip，房价预测数据集，用于进行机器学习，深度学习，比如paddle的实验数据集

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-02-05
    • 文件大小：300032
    • 提供者：qq_43434873

  1. 房价数据集（包含波士顿房价数据集）

  2. 内部包括波士顿房价数据集以及另外两个房价文件，特征数量够用，都在10个以上。除此之外附带一份应用数据分析课程报告和一份多元线性回归预测代码，亲测可用。代码在报告中。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-01-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：WXY19990803

  1. 波士顿房价预测 数据集data.rar

  2. 人工智能，机器学习最好的案例，数据集真实有效 波士顿房价预测 数据集 多元线性回归模型-最好的数据集

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-20
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_37647148

  1. 波士顿房价预测文档说明.docx

  2. 波士顿房价预测 数据集data.rar-机器学习文档类资源 人工智能,机器学习最好的案例,数据集真实有效波士顿房价预测 数据集多元线性回归模型

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：276480
    • 提供者：u014044931

  1. kaggle房价预测数据集

  2. Kaggle房价预测数据集, 回归模型的经典入门问题. 获取数据后，建议详细了解每一个变量的情况, 做各种数据清洗和特征预处理。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-19
    • 文件大小：395264
    • 提供者：weixin_36111918

  1. 波士顿平均房价预测_boston.csv

  2. boston.csv文件是一个包含多个特征和平均放假的数据集，通过特征数据的学习，来实现对于波士顿平均房价的预测。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-11-21
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_43334389

  1. KNN算法房价预测数据集

  2. 该数据集内容为房价预测数据集，用于自然语言处理>03.KNN算法介绍中的案例数据，为KNN近邻算法预测房价案例，该数据集仅供参考

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-02
    • 文件大小：13312
    • 提供者：LWY_Xing

  1. 线性回归房价预测数据集

  2. 该数据集内容为房价预测数据集，用于自然语言处理>05.线性回归介绍中的案例数据，为线性回归算法预测房价案例，该数据集仅供参考

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-12
    • 文件大小：12288
    • 提供者：LWY_Xing

  1. 避免线性回归的过拟合（二）：线性回归的改进——岭回归（附波士顿房价预测案例源代码）

  2. 线性回归的改进-岭回归 文章源代码下载地址：波士顿房价岭回归正则化预测代码实现 文章目录线性回归的改进-岭回归1.API2.观察正则化程度的变化，对结果的影响？3.波士顿房价正则化预测代码4.结果 1.API sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver=“auto”, normalize=False) 具有l2正则化的线性回归 alpha:正则化力度，也叫 λ λ取值：0~1 1~10 solver:会根据数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：180224
    • 提供者：weixin_38652058

  1. kaggle实战_4解决高维数据分类/回归问题–房价预测

  2. Note:由房价预测例子的学到，用Stacking的思维来汲取两种或者多种模型的优点 ipython的代码和数据集在我的GitHub中，链接在下面，下面的代码是在pycharm里运行的，差别不大。 #Step 1: 检视源数据集 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import cross_val_score from

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：134144
    • 提供者：weixin_38679651

  1. Tensorflow波士顿房价预测学习记录

  2. Tensorflow波士顿房价预测学习记录 第一.导入需要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf numpy数组用来初始化（后文） matplotlib用来画图，可以更加明显的突出数据的变化 第二.加载波士顿地价 介绍 波士顿房价数据集是统计的20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中位数，统计了当时教区部分的犯罪率、房产税等共计13个指标，统计出房价，试图能找到那些指标与房价的关系

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：86016
    • 提供者：weixin_38615783

  1. AI之梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测

  2. 梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸随机初始化模型参数PyTorch的默认随机初始化Xavier随机初始化考虑环境因素协变量偏移标签偏移概念偏移Kaggle 房价预测实战获取和读取数据集预处理数据训练模型对数均方根误差实现K折交叉验证模型选择预测并在Kaggle中提交结果 梯度消失和梯度爆炸   深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。   当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。   假设一个层数为L的多层感知

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：296960
    • 提供者：weixin_38733875

  1. Hotel booking demand 酒店预订需求-数据集

  2. 您是否想过一年中什么时候预定酒店房间？还是为了获得最佳每日房价而获得的最佳停留时间？如果您想预测酒店是否可能收到过多的特殊要求，该怎么办？ 该酒店预订数据集可以帮助您探索这些问题！ hotel_bookings.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38590775

  1. House-price-prediction 房价预测-数据集

  2. 数据集有 1314 行和 80 组 test_data.csv train_data.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：167936
    • 提供者：weixin_38549721

  1. 房价预测-竞争激烈-源码

  2. 房屋价格：先进的回归技术 预测销售价格并实践功能设计，RF和梯度提升 比赛说明 要求购房者描述他们的梦想中的房子，他们可能不会从地下室天花板的高度或东西铁路的距离开始。 但是，这场运动会比赛的数据集证明，与价格的影响相比，卧室或白色栅栏的数量影响更大。 借助79个解释性变量（几乎）描述了爱荷华州埃姆斯市住宅的方方面面，本次竞赛要求您预测每个房屋的最终价格。 练习技巧 创意功能工程 先进的回归技术，例如随机森林和梯度增强

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42132352

  1. 加利福尼亚住房价格预测：问题陈述：美国人口普查局发布了加利福尼亚人口普查数据，该数据具有10种类型的度量标准，例如加利福尼亚每个区块组的人口，中位数收入，中位数住房价格等。 数据集还用作项目范围界定的输入，并尝试为其指定功能和非功能需求。

  2. 该项目旨在使用提供的数据集建立房价模型，以预测加利福尼亚州的房价中位数。 考虑到所有其他指标，该模型应该从数据中学习并能够预测任何地区的房价中位数。 地区或街区组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位（街区组通常人口为600至3,000人）。 项目数据集中有20,640个地区。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：136192
    • 提供者：weixin_42098759
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