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  1. 波士顿房价决策树python编码

  2. 波士顿房价机器学习作业python编码,策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法,此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进,对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进,
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-14
    • 文件大小:3072
    • 提供者:qq_32900573
  1. 房价预测的BP神经网络实现_python代码

  2. 波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-29
    • 文件大小:8192
    • 提供者:hnjywjw
  1. 波士顿房价预测数据及代码

  2. 本资源包含数据,代码,解释,相应的文件。代码是练习用的,文章中的代码都可以运行出来,是很好的一个练手项目。
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2020-04-19
    • 文件大小:18432
    • 提供者:I_AM_KK
  1. boston.zip

  2. 波士顿房价预测数据,506条,带表头,csv格式。还有一个线性回归的预测模型,基于TensorFlow、python,可直接运行
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-03-15
    • 文件大小:13312
    • 提供者:weixin_40526035
  1. python波士顿房价预测.zip

  2. python 波士顿房价预测 吴恩达
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-09-15
    • 文件大小:4096
    • 提供者:MR_Phon
  1. 线性回归模型预测波士顿房价并绘图

  2. 波士顿房价 这是 sklearn.datasets 里的一种 Toy Dataset ,包含503个美国波士顿房价的观测值,是内置的小数据集,也是研究回归算法的优秀数据集。 Python编程实现 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston fro
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:125952
    • 提供者:weixin_38725902
  1. 人工智能:波士顿房价预测线性回归实践

  2. 按课程案例,动手完成编码实践。 通过梯度下降优化器进行优化,尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数,记录训练后的损失值和W、b变量值。 提交要求: 1、至少5次不同超参数的运行结果的记录文档(word格式或者txt格式) 2、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件(.ipynb 格式) 3、以上两个文件一起压缩为一个压缩文件后作为附件上传 评价标准: 1、完成案例中的代码,有完整的代码,模型能运行优化出结果,8分; 2、调整过超参数,记录文件中有至少5组数据,2分; 利用python面向对象的思
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:102400
    • 提供者:weixin_38622475
  1. sklearn+python:线性回归案例

  2. 使用一阶线性方程预测波士顿房价 载入的数据是随sklearn一起发布的,来自boston 1993年之前收集的506个房屋的数据和价格。load_boston()用于载入数据。 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split import time from sklearn.linear_model import LinearRegression bost
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:59392
    • 提供者:weixin_38750003
  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. udacitydevopscapstone:udacity cloud dev ops课程的capstone项目-源码

  2. 项目概况 在本项目中,您将应用在本课程中获得的技能来操作机器学习微服务API。 您将获得一个经过预先训练的sklearn模型, sklearn模型已经过训练,可以根据一些功能来预测波士顿的房价,例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据,师生比例等等。 您可以上阅读有关数据的更多信息,这些数据最初来自Kaggle。 此项目测试您在提供的文件app.py中运行Python flask应用程序的能力,该文件可通过API调用提供有关房价的预测(推断)。 该项目可以扩展到任何预先训练的机器学习模型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:228352
    • 提供者:weixin_42181319
  1. capstone:顶点项目-源码

  2. 项目概况 在本项目中,您将应用在本课程中获得的技能来操作机器学习微服务API。 您将获得一个经过预先训练的sklearn模型, sklearn模型已经过训练,可以根据一些功能来预测波士顿的房价,例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据,师生比例等等。 您可以上阅读有关数据的更多信息,这些数据最初来自Kaggle。 此项目测试您在提供的文件app.py中运行Python flask应用程序的能力,该文件可通过API调用提供有关房价的预测(推断)。 该项目可以扩展到任何预先训练的机器学习模型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:223232
    • 提供者:weixin_42099087
  1. microservices-ml-kubernetes-源码

  2. 使用Kubernetese进行大规模机器学习 该项目的目标是使用kubernetes来运行机器学习微服务。 我们正在使用经过预先训练的sklearn模型, sklearn模型已经过训练,可以根据多种功能来预测波士顿的房价,例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据,师生比例等等。 有关数据的更多信息,该信息最初取自Kaggle,可上阅读。 该项目使用Python Flask端点公开ML模型。端点通过API调用提供有关房价的预测(推断)。 安装 码头工人 虚拟箱 对于Ubuntu: 二进制下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:25165824
    • 提供者:weixin_42125867
  1. project-ml-microservice-kubernetes:大胆项目4-源码

  2. 项目概况 在本项目中,您将应用在本课程中获得的技能来操作机器学习微服务API。 您将获得一个经过预先训练的sklearn模型, sklearn模型已经过训练,可以根据一些功能来预测波士顿的房价,例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据,师生比例等等。 您可以上阅读有关数据的更多信息,这些数据最初来自Kaggle。 此项目测试您在提供的文件app.py中运行Python flask应用程序的能力,该文件可通过API调用提供有关房价的预测(推断)。 该项目可以扩展到任何预先训练的机器学习模
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:223232
    • 提供者:weixin_42139302
  1. UdacityAzureAgileDevelopment-源码

  2. Udacity Azure敏捷开发 概述 在这个项目中,我将从头开始构建Github存储库,并创建一个脚手架,该脚手架将帮助我执行持续集成和持续交付。 我将使用Github Actions以及Makefile,requirements.txt和应用程序代码来执行初始皮棉,测试和安装周期。 接下来,我将这个项目与Azure Pipelines集成在一起,以实现向Azure App Service的持续交付。 这个项目将使我有机会展示我使用Flask Web框架为基于Python的机器学习应用程序
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:533504
    • 提供者:weixin_42148053
  1. mlhouseprediction-源码

  2. 项目概况 该项目使用机器学习算法根据多项功能预测波士顿的房价,例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据,师生比等。 它基于Python flask app.py -通过API调用提供有关房价的预测(推断)。 它正在使用docker和kubernetes来容器化和扩展应用程序。 如何使用Docker运行 首先,运行以下命令,该命令将创建docker映像并运行应用程序: ./run_docker.sh 其次,在终端上打开一个新选项卡并运行预测脚本: ./make_prediction.sh
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:223232
    • 提供者:weixin_42127369
  1. Udacity_Project5-源码

  2. 项目概况 在本项目中,您将应用在本课程中获得的技能来操作机器学习微服务API。 您将获得一个经过预先训练的sklearn模型, sklearn模型已经过训练,可以根据一些功能来预测波士顿的房价,例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据,师生比例等等。 您可以上阅读有关数据的更多信息,这些数据最初来自Kaggle。 此项目测试您在提供的文件app.py中运行Python flask应用程序的能力,该文件可通过API调用提供有关房价的预测(推断)。 该项目可以扩展到任何预先训练的机器学习模型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42103587
  1. python机器学习案例

  2. 以波士顿房价预测展现sklearn功能
  3. 所属分类:其它

  1. DevOps_微服务-源码

  2. 项目概况 在本项目中,您将应用在本课程中获得的技能来操作机器学习微服务API。 您将获得一个经过预先训练的sklearn模型, sklearn模型已经过训练,可以根据一些功能来预测波士顿的房价,例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据,师生比例等等。 您可以上阅读有关数据的更多信息,这些数据最初来自Kaggle。 此项目测试您在提供的文件app.py中运行Python flask应用程序的能力,该文件可通过API调用提供有关房价的预测(推断)。 该项目可以扩展到任何预先训练的机器学习模
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:223232
    • 提供者:weixin_42143806
  1. 教程:机器学习教程和基础知识-源码

  2. 讲解 1. Python基础知识 งร้าง向量,矩阵 索引编制 บวก,ลบ,คูณ,หาร操作 运算สำหรับ矩阵(线性代数函数) หาค่าทางสถิติต่างง 重塑 การสุ่มค่า 方法ที่ใช้บ่อยในRE 角色พิเศษที่ใช้บ่อยในRE 示例用例 交叉表 通过...分组 2.机器学习 2.1基础 推土机蓝皮书 预测一件重型设备的拍卖销售价格,以为推土机创建一本“蓝皮书”。 -波士顿房价数据集 2.2库存预测 stock_list = [ '
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_42130786
  1. 波士顿房屋价格预测:波士顿房屋价格预测-源码

  2. 波士顿房屋价格预测 名称 日期 BM Shahrier Majumder 2019年3月16日 资源资源 Python脚本boston_houseing.py用于分析 结果图保存在plots文件夹中 用于在任何操作系统中运行脚本的Dockerfile RUNME.md用于指导运行python脚本 研究问题 预测波士顿房价的最佳模型是什么? 抽象 机会:数据来自真实的生存 挑战:收集了1078个数据,仅506个条目和14个功能 行动:将利用统计分析和机器学习模型来获得答案 解决方法:我将找到最
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:891904
    • 提供者:weixin_42130862
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