波士顿房价线性回归预测

于 2024-06-13 19:55:48 发布
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分类专栏： 机器学习应用技术 文章标签： 线性回归 算法 回归
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波士顿房价线性回归预测

波士顿房价线性回归预测

任务需求

下表为波士顿房价数据对应表
在这里插入图片描述

其中数据从左至右1~14依次表示为：CRIM、ZN、INDUS、CHAS、NOX、RM、AGE、DIS、RAD、TAX、PTRATIO、B、LSTAT和MEDV，共计14项，每个因素的具体含义为：

  • CRIM: 城镇人均犯罪率
  • ZN: 住宅用地所占比例
  • INDUS: 城镇中非住宅用地
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09丨线性回归与波士顿房价预测
Python、C++、HTML、Java
06-28 1万+
波士顿房价数据源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston HousePrice)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的情况描述，本实验以波士顿房价数据集为线性回归案例数据，进行模型训练，预测波士顿房价。房子作为居住的场所，对每个人而言是不可或缺的。而房价的高低也是受多种因素的影响。房子所处的城市是一线还是二线，房子周边的交通便利程度，房子附近是否存在医院或者学校等，众多因素都会影响房价。在拿到数据之后，先要查看数据的类型，是否有空值，数据的描述信息等等。
线性回归 波士顿房价预测
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预测波士顿房价（线性回归/ LinearRegression）
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波士顿房价预测
疯狂的石头
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但在实际问题中，数据集往往非常大，如果每次都使用全量数据进行计算，效率非常低，通俗地说就是“杀鸡焉用牛刀”。神经网络的标准结构中每个神经元由加权和与非线性变换构成，然后将多个神经元分层的摆放并连接形成神经网络。在现实中存在大量的函数正向求解容易，但反向求解较难，被称为单向函数，这种函数在密码学中有大量的应用。神经网络模型的损失函数就是这样的单向函数，反向求解并不容易。求解Loss函数最小值可以这样实现：从当前的参数取值，一步步的按照下坡的方向下降，直到走到最低点（Gradient Descent，GD）。
【线性回归】波斯顿房价预测
雨落狮山山亦奇的个人博客
02-20 660
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基于线性回归实现波士顿房价预测.zip
11-12
《基于线性回归实现波士顿房价预测》 在当今的机器学习领域，线性回归是一种基础且重要的预测模型，广泛应用于各种数据科学项目中。本资料包专注于使用线性回归来预测波士顿地区的房价，是初学者理解并实践机器学习...
线性回归实现波士顿房价预测
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在波士顿房价预测中，我们可以使用批量梯度下降、随机梯度下降或小批量梯度下降来逼近正规方程的解。梯度下降的优势在于其灵活性和可扩展性，但在收敛速度上可能比正规方程慢，并可能陷入局部最小值。 第三，岭回归...
高分毕业设计-基于线性回归实现波士顿房价预测的python源码+文档说明
最新发布
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基于线性回归实现波士顿房价预测的python源码+文档说明高分毕业设计-基于线性回归实现波士顿房价预测的python源码+文档说明高分毕业设计-基于线性回归实现波士顿房价预测的python源码+文档说明高分毕业设计-基于线性...
线性回归 - 波斯顿房价预测
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
02-25 2881
项目说明 Boston 数据集 代码实现 数据处理 下载、查看数据 切分数据 标准化 训练模型 方式一：LinearRegression 方式二：SGDRegressor
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波士顿房价线性回归
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波士顿房价数据集已经上传资源，免积分下载 from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] data_path1 = 'housing_true.
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单变量线性回归实现波士顿房价预测
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1、预测过程 （1）、波士顿地区房价数据获取，数据来自于sklearn自带数据集； （2）、波士顿地区房价数据分割； （3）、训练与测试数据标准化处理； （4）、使用最简单的线性回归模型LinearRegression对房价进行预测。 2、回归算法的评价指标有MSE，RMSE，MAE、R-Squared： MSE均方误差： MAE平均绝对误差： RMSE均方根误差： 可决系数（拟合优度...
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波士顿房价问题是一个经典的机器学习问题，用于预测波士顿地区房屋的中位数价格。该问题涉及的数据集包含了506个样本，每个样本有13个特征指标，这些特征涵盖了城镇的各种社会经济和地理因素。以下是这些特征指标的简要描述：CRIM：城镇的犯罪率（人均犯罪率）。ZN：住宅用地超过25000平方英尺的比例。INDUS：每个城镇的非零售商业用地比例。CHAS：查尔斯河虚拟变量（如果房屋附近是查尔斯河，则为1；否则为0）。NOX：一氧化氮浓度（每千万份）。RM：每个住宅的平均房间数。
波士顿房价线性回归预测及机器学习课程设计
资源摘要信息:"本课程设计以线性回归预测波士顿房价为主题，旨在帮助不同技术领域的小白或进阶学习者通过实践掌握机器学习的基本原理和应用。本项目不仅适合作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训，也非常适合...
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