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搜索资源列表

  1. boston.csv数据集

  2. 机器学习boston.csv数据集。1993个样本，采集的是波士顿郊区的房价，每个样本包括13个变量和该地区的平均地价。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-16
    • 文件大小：31744
    • 提供者：qq_34470213

  1. 波士顿房价数据集Boston House Price

  2. 不知道咋了，UCI上这个数据集已经去掉了，看书实践还找不到资源，烦。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：12288
    • 提供者：zhenzigis

  1. 机器学习基础Boston House Price数据集

  2. 波士顿房价数据集，整合好的，网站上原文档出现乱码，这个不会乱码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-09
    • 文件大小：34816
    • 提供者：weixin_40969980

  1. Boston Housing Price.csv

  2. Boston房产价格数据集，总共有14个字段，分别为CRIM、ZN、INDUS、CHAS、NOX、RM、AGE、DIS、RAD、TAX、PTRATIO、B、LSTAT和MEDV。其中，前13个字段是对某一个房产的描述信息，最后一个是平均房产价格。 字段解释： CRIM per capita crime rate by town ZN proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft. INDUS proportion

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-18
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_43349137

  1. 波士顿房价数据集(boston_housing.npz)

  2. 本节将要预测 20 世纪 70 年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数，已知当时郊区的一些数据点，比如犯罪率、当地房产税率等。 本节用到的数据集与前面两个例子有一个有趣的区别。它包含的数据点相对较少，只有 506 个，分为 404 个训练样本和 102 个测试样本。输入数据的每个特征（比如犯罪率）都有不同的取值范围。例如，有些特性是比例，取值范围为 01；有的取值范围为 112；还有的取值范围为 0~100，等等。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：16384
    • 提供者：weixin_43124279

  1. Boston Housing Data.rar

  2. 哈里森和鲁宾菲尔德于 1978 年收集的波士顿房价数据集，该数据集包括 506 个样本场景，每个房屋含 14 个特征： CRIM：城镇人均犯罪率 ZN：占地 25000 平方英尺（1 英尺=0.3048 米）以上的住宅用地比例 INDUS：每个城镇的非零售商业用地比例 CHAS：查尔斯河（Charles River）变量（若土地位于河流边界，则为 1；否则为 0） NOX：一氧化氮浓度（每千万） RM：每个寓所的平均房间数量 AGE：1940 年以前建成的自住单元比例 DIS：到

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-25
    • 文件大小：84992
    • 提供者：kulasimu

  1. R语言KNN预测Boston房价

  2. 使用R语言编写KNN程序，对Boston房价进行预测，使用的数据集是R语言的内置数据集，计算方差，并且绘制出预测图

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-11
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_33413128

  1. python数据挖掘预测Boston房价

  2. 第5章 LinearR/PLR/SVR/KNN/DTR/RFR（测算房价） python数据挖掘预测Boston房价  以上为两个博客，本文都是从中整理而来 第一个数据集，包名如下： housing.csv 0.00632 18.00 2.310 0 0.5380 6.5750 65.20 4.0900 1 296.0 15.30 396.90 4.98 24.00 0.02731 0.00 7.070 0 0.4690 6.4210 78.9

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：101376
    • 提供者：weixin_38500047

  1. TensorFlow（一）Scikit-Learn之Transformer项目实战过程

  2. 本文主要对用scikit-learn来构建不同模型的实例项目进行介绍： Scikit-learn具体使用方法和语法参数在本人blog中的“TensorFlow（一）Scikit-Learn之Transformer“已进行详细介绍，链接如下： https://huxiaoyang.blog.csdn.net/article/details/105645392 实战项目 实战项目一：以boston数据集为例 项目目标： 使用sklearn实现对boston数据处理和降维 项目步骤： 首先我们可以将对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：224256
    • 提供者：weixin_38500047

  1. 波士顿房价数据集boston.csv

  2. 14个属性 crim,zn,indus,chas,nox,rm,age,dis,rad,tax,ptratio,black,lstat,medv

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-01-05
    • 文件大小：34816
    • 提供者：weixin_46027193

  1. 波士顿房价数据集boston.csv

  2. 该数据集包含美国人口普查局收集的美国马萨诸塞州波士顿住房价格的506个案例 ， 数据集有以下14个属性 CRIM,ZN,INDUS,CHAS,NOX,RM,AGE,DIS,RAD,TAX,PTRATIO,B,LSTAT,MEDV

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-01-05
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_46027193

  1. Tableau-dashboard-to-curb-organised-Crime-Incidents-in-Boston:使用的数据集-源码

  2. Tableau-dashboard-to-curb-organised-Crime-Incidents-in-Boston:使用的数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42150360

  1. Boston dataset-数据集

  2. 根据给定的各种功能预测Boston Dataset的房价。特征是数字的，因此请应用线性回归算法来预测连续的目标值。 BostonHousing.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_38657290

  1. Boston Hubway Data Visualization Challenge Dataset 波士顿哈伯威数据可视化挑战数据集-数据集

  2. 这个数据集包含截至 2013 年 11 月的每趟行程，包括日期、时间、始发地和目的地站，以及自行车号码，从 2011 年 7 月 28 日系统启动到 2012 年 9 月底的每次 Hubway 行程的数据。该文件包含下面列出的每次旅行的数据点等。 hubway_trips.csv hubway_stations.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：weixin_38665822

  1. Bike Sharing in Boston 波士顿自行车共享-数据集

  2. BlueBIkes 是一种自行车共享系统，于 2011 年 7 月在波士顿地铁诞生。多年来，它呈指数级增长。 系统很简单。用户可以在任何车站码头拿起自行车，骑一定的时间，然后返回到任何车站重新对接。 bluebikes_tripdata_2019.csv bluebikes_tripdata_2020.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：178257920
    • 提供者：weixin_38657457

  1. Coursera_Capstone：应用数据科学的顶点项目-源码

  2. Coursera_Capstone IBM数据科学最终项目Sunny Yan 波士顿：两个城市的故事 介绍： 我的项目是对波士顿富人和穷人社区的分析。 我想比较和对比不同社区的场所。 我的假设是，富裕的社区将拥有更多的餐馆，公园和历史遗迹，从而吸引游客前往该地区，从而为当地经济注入资金。 相比之下，我怀疑较贫穷的社区将没有这些场所，并且会有更多的自助洗衣店，便利店和快餐店。 不会从非公民中获得收入的企业。 数据： 在这个项目中，我使用了从Wikipedia抓取的数据，其中包含有关波士顿所

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42160278

  1. 所有机器学习算法：包括所有机器学习模型，包括所有机器学习预处理技术，例如1）抽样技术（欠采样，过采样，ROS和SMOTE）。 交叉验证（K折，分层K折），-源码

  2. 所有ML算法 它包括所有ML模型。（用于KTM和银行数据） 由所有ML预处理技术组成，如a。 采样技术（欠采样，过采样-ROS和SMOTE）b。 交叉验证（K折，分层K折）c。 主成分分析 具有HYPER参数校正的Boston数据集的套索和岭回归。 该存储库还包含我在编码文件中使用的RAW数据文件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：590848
    • 提供者：weixin_42133329

  1. 回归模型 Boston房价预测

  2. 一、加载数据集 将取值范围差异很大的数据输入到神经网络中，这是有问题的。网络可能会自动适应这种取值范围不同的数据，但学习肯定变得更加困难。对于这种数据，普遍采用的最佳实践是对每个特征做标准化，即对于输入数据的每个特征（输入数据矩阵中的列），减去特征平均值，再除 以标准差，这样得到的特征平均值为 0，标准差为 1。用Numpy 可以很容易实现标准化。 from keras.datasets import boston_housing (x_train, y_train), (x_test, y_t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：68608
    • 提供者：weixin_38501206

  1. Matplotlib基础03：波士顿房价数据集可视化

  2. Matplotlib基础03：利用已学知识绘制boston房价的影响因素表 波士顿房价数据集介绍 散点图描绘这些因素对房价的影响 1.我们先下载数据集 boston = tf.keras.datasets.boston_housing #加载数据，分训练集与测试集 (train_x,train_y),(test_x,test_y) = boston.load_data(test_split=0) #我们让测试数据为0，这里的test_split是划分数据集中测试集的比例的 print(le

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：711680
    • 提供者：weixin_38690089

  1. 波士顿房价数据集.csv

  2. 在自己学习python数据分析的时候碰到的第一个例子就用到了‘Boston房价数据集’，自己花费好久才找到。CSDN网站下载需要会员，可这个数据集本来就是共享的，我便把我的结果以简易的方式共享出来，希望能帮助大家，如果有帮助，劳大家点个赞。码农初入茅庐。。。。。 百度云链接如下，如链接失效请留言， 链接：https://pan.baidu.com/s/1TTzYm2_Qyx4tVordzXKnPw 提取码：ht2m 文件一览： 作者：Zhiwei_Luo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：273408
    • 提供者：weixin_38723373
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