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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. 用于房价回归预测的数据

  2. 用于房价回归预测的数据,共81个指标,train.shape=(1460, 81), test.shape=(1459, 80), 包括但不限于MSSubClass: Identifies the type of dwelling involved in the sale. MSZoning: Identifies the general zoning classification of the sale.LotFrontage: Linear feet of street connected
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2020-08-21
    • 文件大小:180224
    • 提供者:YoungChiu2016
  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. 深度学习笔记(3)基于Tensorflow的多元线性回归:预测波士顿房价

  2. 问题描述 给定波士顿地区一系列地区租房的价格,然后罗列出了收集到多个因素,每个因素已经是量化好。现在给定的要求是,使用一个多元线性模型去拟合这些数据,然后用于预测。 模型 price=f(x1,x2,…,xn)=∑i=1nwixi+b price = f(x_1, x_2, …, x_n) = \sum\limits_{i=1}^{n} w_i x_i + bprice=f(x1​,x2​,…,xn​)=i=1∑n​wi​xi​+b 这里没有激活函数,所以还不到神经网络的阶段。 基于Tensor
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:249856
    • 提供者:weixin_38700240
  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. Machine-learning-Predicting-housing-prices-:房价-高级回归技术的Kaggle竞赛-源码

  2. 机器学习预测住房价格 房价-高级回归技术的Kaggle竞争:使用机器学习来预测爱荷华州的房价。 查找kaggle竞赛的链接: ://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 该存储库有几个文件: Code_Predicting房屋价格.py:是带有项目代码的jupyter笔记本。 它还具有注释,以帮助您理解开始代码的思考过程。 预测房价艾姆斯,爱荷华州:pptx:介绍该项目的简报。 它面向具有一定技术知识的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42117622
  1. 机器学习-深度学习-源码

  2. 机器学习-深度学习 安装JupyterNoteBook 转到应用程序数据>>本地>>程序>> python >>脚本 在该位置打开CMD pip insatll jupyter 安装后写jupyter笔记本 使用Google Colab 去合作 在colab中启动新的Notebook导入文件 from google.colab import files files.upload() 项目 : 预处理:Count Vectorizer ML
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_42116921
  1. Case_Studies_Data_Science:upgrade PGDDS课程的案例研究-源码

  2. 案例研究_数据科学 upGrad PGDDS课程的案例研究案例研究:✓EDA案例研究-统计和探索性数据分析✓汽车价格预测–线性回归✓房价预测-提前回归✓电信客户案例研究-机器学习✓领先评分案例研究-机器学习✓纽约用于数据提取和处理的出租车数据-Hive SQL
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:38797312
    • 提供者:weixin_42138376
  1. 波士顿房屋价格预测使用回归:用于波士顿房屋价格预测的机器学习网络应用-源码

  2. 波士顿房屋价格预测使用回归 这是一个使用波士顿住房数据集的预测房价的应用机器学习项目。 文件夹“笔记本”包含文件linearRegression.ipynb,pymachineproject.ipynb,RandomForrestRegressor.ipynb。 这些Jupyter Notebook文件包含预处理后在波士顿房屋数据集上分别用于训练,评估和最终测试机器学习模型“线性回归”,“ XGBoost回归”,“ Randomforrest回归”所需的全部代码。 File app.py包
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:985088
    • 提供者:weixin_42140625
  1. airbnKEY:这个顶点项目旨在利用机器学习来预测在Airbnb上出租的房间的盈利能力-源码

  2. airbnKEY 保密说明 该项目是与Loftium( )合作进行的。 由于数据和建模方法的机密性,该存储库中仅公开提供一部分信息。 如果您是招募人员,需要完全访问该项目或产品演示以进行评估,请给我发送询问: 。 项目描述 在许多城市地区,住房负担能力仍然是主要挑战。 随着房价继续超过工资增长,准购房者实现美国梦变得越来越困难。 幸运的是,房主现在可以选择在其新房中使用Airbnb备用房间来帮助支付抵押贷款。 该项目旨在估算房主可从房屋中获得的美元收益。 储存库结构 app:flask
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42151772
  1. TensorFlow2.0(三)–Keras构建神经网络回归模型

  2. Keras构建神经网络回归模型1. 前言1. 导入相应的库2. 数据导入与处理2.1 加载数据集2.2 划分数据集2.3 数据归一化3. 模型构建与训练3.1 神经网络回归模型的构建3.2 神经网络回归模型的训练3.3 绘制学习曲线4. 模型验证 1. 前言 上一篇博客的主要内容是利用tf.keras构建了一个由四层神经网络构成的分类模型,并进行了训练,本篇博客的内容是同样利用keras来构建一个回来解决回归问题(房价预测)的神经网络模型。 1. 导入相应的库 与第上一篇博客中一样,我们需要导入
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:334848
    • 提供者:weixin_38552305
  1. Machine-Learning-Projects:我为学习ML-DL概念所做的简单的基于应用程序的项目列表-源码

  2. 机器学习和深度学习简单(基于应用程序)项目 该存储库包含完成的简单实践项目,以学习ML和DL概念。 每个单独的文件夹都包含一个单独的项目,并且文件夹本身中包含该项目的自述文件。 我还附有我的课程证书。 项目清单是: 使用支持向量机的面部识别:使用numpy实现SVM,然后将其用于执行小型数据集的基本面部识别任务。 使用Yellowbrick分析混凝土的抗压强度:使用简单的回归分析,使用kaggle上的可用数据集来预测混凝土的抗压强度。 从零开始开发人工神经网络以执行股价预测:使用使用skl
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-04-01
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_42101056
  1. Predicting-Employee-Attrition-源码

  2. 使用多元线性回归预测华盛顿州金县的房价 作者: 概述 以下报告提供了华盛顿州金县的房价数据和分析,并详细介绍了用于预测这些价格的多种多元回归模型。 业务问题 购买房屋可能是一个令人沮丧的过程。 每个人都有他们梦dream以求的房子的想法,但是当涉及到实际购买一个房子时,可能会有阻碍者获得您想要的确切房子。 也许平方英尺不正确,或者您希望它有另一间卧室,或者您手头没有足够的现金来支付首付。 无论是什么,这个过程都是漫长而艰巨的,需要大量的研究。 作为潜在的购房者,您要做的最后一件事就是为那套房子
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-29
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_42139252
  1. Midterm-Project:先进应用机器学习中期项目-源码

  2. DATA 410高级应用机器学习中期项目 在此项目中,我们将在分析波士顿房屋价格数据集时执行正则回归,逐步回归,核回归,随机森林,XGBoost算法和深度学习方法。正则回归包括Ridge,LASSO,Elastic Net,SCAD和Square Root LASSO回归。内核回归包括高斯,三次,四次和Epanechnikov内核。在超参数调整过程中,我们将在适用的地方使用粒子群优化。最后,我们将列出预测房价和测试组房价之间的5位数验证平均绝对值,并比较我们在该项目中应用的每种技术的性能。 一般
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:6144
    • 提供者:weixin_42153801