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搜索资源列表

  1. 房价预测模型算法源代码

  2. 房价预测模型算法实现,包含了各种各样的Matlab双算法程序与,可以解决建模中的难题,攻克程序难关

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-04-30
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：topnap

  1. 房价预测模型算法及其源码二

  2. 完美的,建模房价预测过程程序,完美建模,祝大家建模愉快

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-04-30
    • 文件大小：506880
    • 提供者：topnap

  1. 房价模型（数学建模）

  2. 很好的关于房价的模型和预测模型，选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性及房价的未来走势等问题进行定量分析；根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析。

  3. 所属分类：教育

  1. 房价预测模型源码(全程编程过程)

  2. 房价预测模型源码(全程编程过程),可以顺便学一下,刚找到的资源

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-04-30
    • 文件大小：634880
    • 提供者：topnap

  1. 数学建模——线性方程组构建房价预测模型2

  2. 数学建模——线性方程组构建房价预测模型2,对房价的走向推测>

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-04-30
    • 文件大小：422912
    • 提供者：crazyeye1

  1. 房价预测模型的研究比较

  2. 房价预测模型的研究比较

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2014-09-07
    • 文件大小：142336
    • 提供者：jhf1995

  1. 一元线性回归示例—房价预测

  2. 文件为房价预测例子的一元线性回归模型代码及数据，由sklearn库实现，将数据文件与程序文件放在同一目录下运行即可。 博客地址：https://me.csdn.net/albert201605

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-23
    • 文件大小：2048
    • 提供者：albert201605

  1. 模型训练_房价预测教程

  2. 非常详细的房价预测类教程，从数据处理，清洗数据，提取特征向量，到模型训练 线性回归 岭回归 lasso 多种模型 以及如何调参。需要pandas , sklearn 等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：710656
    • 提供者：qq_37162754

  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. matlab 灰色GM（1，1）预测模型 预测房价

  2. matlab 灰色GM（1，1）预测模型 预测房价，程序代码，基础入门

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-06
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_43893771

  1. paddle重写房价预测模型源码

  2. 房价预测模型是深度学习的经典案例之一，但是对于新手来说还是比较复杂的。使用paddle重写房价预测模型，可以极大程度减少代码量，欢迎下载。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：5120
    • 提供者：narutodzx

  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. TensorFlow 实现Boston房价预测

  2. TensorFlow 实现Boston房价预测综述代码与解释关键点结语 综述 本文使用了 TensorFlow 2.0 框架，搭建了 ANN（人工神经网络），实现 Boston 房价预测。本文使用的编程工具为 jupyter notebook，完整代码可以在我的GitHub中找到，GitHub链接在此 Boston 房价预测，是一个非常经典的案例了，已有许多学者对其进行了各式各样的研究，也通过拟合各种各样的模型，对该问题做出了实现。 通过该案例，我相信你一定能进一步的学习到 TensorFlow

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：329728
    • 提供者：weixin_38691055

  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. Task03 梯度消失、梯度爆炸、Kaggle房价预测

  2. 梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测 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 的多层感知机的第 l 层 H(l) 的权重参数为 W(l) ，输出层 H(L) 的权重参数为 W(L) 。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（identity mapping） ϕ(x)=x 。给定输入 X ，多层感知机的第 l 层的输出 H(l)=XW(1)W

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_38640072

  1. 多种方法的房价预测模型（LR，KNN）.zip

  2. 1.使用csv_create.py将data文件中的excel文件转为csv文件并保存在data文件夹中； 2.使用csv_split.py将data中的csv文件分为训练集、测试集保存在hf文件夹中； 3.Housing_test1.py为任务1房地产均价预测，采用线性回归模型，结果保存在results/Housing_LR文件夹中； 4.Housing_test2.py为任务1房地产均价预测，采用K邻近回归模型，结果保存在results/Housing_KNN文件夹中； 5.Housing_

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_43751461

  1. Boston-Housing-Price:本项目是对经典机器学习案例-波士顿房价预测模型的复现-源码

  2. 波士顿住房价格 本项目是对经典机器学习案例-波士顿房价预测模型的复现。 主要收获： 复现流程参考了泰坦尼克案例的分析流程。 巩固探索性分析的一般方法与流程。 作者：许健铭

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42100188
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