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  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. 房价分析与预测模型(基于多元回归模型)

  2. 兼顾时间序列模型和多因素回归模型来预测房地产价格,对市场自发展趋势和外部因素影响得出的合理的模型
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-05-01
    • 文件大小:180224
    • 提供者:qiuxuebuyi
  1. 预测程序论文 (房价)

  2. 此为一种对价格的整体预测模型,不针对某种项目。其中有相关因素的预测模型和参数估计算法和建立多元线性回归方程或ARMA模型。 预测农产品或副产品价格。如果对与大学里面数学建模的同学特别有用。在做有关价格预测问题时,可作为参考,同时也可直接使用。
  3. 所属分类:其它

  1. 机器学习梯度算法

  2. 机器学习梯度下降算法 采用的方法:梯度下降法 运行环境:Eclipse 语言:Java 初始参数值:theta0=0,theta1=0 学习率:alpha=0.0001 终止条件:前后两次损失函数的差的绝对值小于0.00001 迭代次数:992次 运行结果:回归方程为:Price=0.1295+0.9087*Year 2014年南京的房价预测值为12.8512 输出精度:每次迭代过程输出theta0,theta1,当前次cost值,上一次迭代的cost值(保留了8位小数),以及迭代次数。最后输
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2015-04-16
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_23113771
  1. 随机梯度下降算法

  2. 自己编写的随机梯度下降算法,附上房价预测数据集,感兴趣的可以看看
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-03-12
    • 文件大小:17408
    • 提供者:qq_34317585
  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. 多元线性回归预测房价算法pythons实现

  2. #多元线性回归预测房子的价格,构建一个房子价格的python模型。 ##ex1data2.txt中包含了房子价格的训练组。第一列是房子的尺寸(平方英尺),第二列是卧室的数量,第三列是房子的价格。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-07
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_33912144
  1. 机器学习实验(Lasso求解算法预测波士顿房价)实验报告和代码

  2. 1.自编 Lasso 算法,求解方法不限(最小角度规划和快速迭代收缩阈值 FIST 或者其他),说明采用的是何种类型求解方法。2.基于波士顿房价数据集,采用自编 Lasso 算法预测波士顿房价。共 506 个样本,前一半样本作为训练集,后一半样本作为测试集。给出模型在 RMSE 指标上的表现。3. 使用 scikit-learn 实现的回归算法(至少 3 种)来预测波斯顿房价,并对比结果。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-11-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_41894686
  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. 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. 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. 机器学习之KNN(k近邻)算法详解

  2. 一、基本分类:①监督学习(Supervisedlearning)数据集中的每个样本有相应的“正确答案”,根据这些样本做出预测,分有两类:回归问题和分类问题。步骤1:数据集的创建和分类步骤2:训练步骤3:验证步骤4:使用(1)回归问题举例例如:预测房价,根据样本集拟合出一条连续曲线。(2)分类问题举例例如:根据肿瘤特征判断良性还是恶性,得到的是结果是“良性”或者“恶性”,是离散的。监督学习:从给定的训练数据集中学习出一个函数(模型参数),当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:838656
    • 提供者:weixin_38652636
  1. 住房价格预测:使用机器学习的加利福尼亚住房价格预测-源码

  2. 加州房屋价格预测 机器学习算法非常强大,可以根据历史数据预测房价。 考虑到这些地区的许多特征,问题陈述是要预测加利福尼亚地区的房屋中位价。 StatLib存储库中的“加利福尼亚住房价格”数据集。 此数据集基于1990年加利福尼亚人口普查的数据。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42139429
  1. 探索性数据分析:使用探索性数据分析和机器学习在kaggle的房价预测竞赛中获得前2%-源码

  2. 探索性数据分析 我对该项目的目标是,通过从探索性数据分析中收集见识,尝试在kaggle竞赛中取得高分。 我尝试了几种机器学习算法,其中Lasso回归在前2%的最终得分中表现最好。 jupyter笔记本记录了我针对此问题采取的步骤。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:656384
    • 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. Capstone-Project-2-Predicting-House-Prices-CA-Bay-Area:预测加利福尼亚州的房价-湾区-源码

  2. ing预测加利福尼亚-湾区的房价 ✰目标:考虑到不同的房屋和邮政编码功能集,使用多种机器学习算法预测房价: 主要数据集:来源 : 从2019年12月至2020年12月获得已售房屋。 位于北加利福尼亚的出售房屋分布在49个城市和94个邮政编码之间。 数据包含8,790个观测值和27个变量。 :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star:添加更多数据集以增强我们的预测 :glowing_star: :glowing_
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_42110362
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