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  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. House-Price-Predictor:实施了多元线性回归模型来预测房价-源码

  2. 房屋价格预测器 目的和技术：以下程序使用Python ， Matplotlib ， Numpy ， Sympy ， Pandas和sci-kit预测波士顿市的房价。 程序： 提出问题 收集数据 清理数据 探索可能性和相关性 图形化地建模数据 评估功能内的价格 算法：我实现了一个多元线性回归模型来预测房价。这种方法也称为多元回归，是一种统计技术，它使用几个参数变量来预测响应变量的结果。在这种情况下，我从数据集中提取了几个变量，包括房价，犯罪率，年龄，距水的近距离，税收等，以使我的模型更准确。我挑选

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42138788

  1. House-Price-Prediction:房价EDA和预测-源码

  2. 房价EDA和预测 介绍 随附的Jupyter笔记本包含对描述住宅房屋许多方面的数据集的分析。 笔记本使用机器学习模型根据相关特征（例如整体质量，房屋面积等）预测最终房价。 问题陈述 我们可以根据相关特征预测房屋的最终价格吗？ 方法 首先，我进行了探索性数据分析，以深入了解数据。 我还检查并估算出缺少的数据，并进行了特征工程。 我创建了新功能并减少了功能数量以最大程度地减少噪音。 我实现了几种机器学习算法，包括多元线性，岭和套索回归，弹性网，决策树和随机森林回归以及KNN。 我还使用了集成方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42118011

  1. End-to-end-ML-Housing-price-prediction-:一个端到端的机器学习项目，用于预测加州的房价-源码

  2. 端到端ML房屋价格预测 一个端到端的机器学习项目，用于预测加利福尼亚的房价。 从头到尾构建机器学习项目的所有必需阶段。 它在机器学习项目中考虑以下“ HOWS”： 获取数据 可视化并从发现中获取意义 准备不同的机器学习算法 如何选择和训练模型 如何微调模型 如何保存模型 它在两者之间给出了一些说明，以在Jupyter笔记本中提供一些说明。 使用的数据集是housing.csv Jupter笔记本电脑是端到端的ML_外壳 致谢：Aurelien Geron

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：410624
    • 提供者：weixin_42118770

  1. boston_housing：我们将基本的机器学习概念应用于马萨诸塞州波士顿地区的房价数据，以预测新房的售价-源码

  2. 预测波士顿房价 根据统计数据获得最佳模型，以估算客户房屋的最佳价格。 目的 在这个项目中，我们将基本的机器学习技术应用于马萨诸塞州波士顿市房屋价格的累积数据。 我们主要对新房的售价做出预测。 首先，我们对数据进行区分以获得有关数据集的实质特征和描述性统计信息。 其次，我们将数据适当地分为测试和培训子集，并为主要问题确定了方便的性能指标。 然后，我们研究了具有交替参数和训练数据集大小的学习算法的效率图。 这使我们能够选择最佳模型，对隐藏数据进行最佳概括。 最后，我们测试了在新样本中找到的最优模型，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：157696
    • 提供者：weixin_42116596

  1. DeepLearning:自己的页面-源码

  2. Keras深度学习框架中基于反向传播神经网络的房价预测 介绍 近年来，随着全球经济的快速增长，房价一直在上涨。 房地产业已逐渐成长为全球经济的重要Struts。 在这种环境下，几乎每个人都在关注国内市场趋势，并试图使用更多的经验和有效方法来做出正确的房价预测。 除了房屋特性的影响外，其他因素（尤其是买卖双方的特性）也会对房屋价格产生影响。 房价困境可以看作是一个大型的开放式复杂系统，具有很多复杂性，波动性，非线性和动态性。 本研究使用连锁家庭网络的住房数据来预测上海二手房的价格。 首先，本文使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-02
    • 文件大小：321536
    • 提供者：weixin_42135462