优达同学波士顿房价预测

最新推荐文章于 2022-04-02 10:00:00 发布
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分类专栏： udacity学城
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版权
波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例
我走的每一步都算数
11-14 612
波士顿房价数据集包括506个样本，每个样本包括13个特征变量和该地区的平均房价，房价显然和多个特征变量相关，先选择一元线性回归与多个特征建立线性方程，观察模型预测的好坏，再选择多元线性回归进行房价预测。13个特征变量缩写含义CRIM城镇人均犯罪率ZN住宅用地所占比例INDUS城镇中非住宅用地所占比例CHAS虚拟变量,用于回归分析NOX环保指数RM每栋住宅的房间数AGE1940 年以前建成的自住单位的比例DIS距离 5 个波士顿的就业中心的加权距离RAD。
波士顿房价预测
砍柴人的博客
11-26 185
from keras.datasets import boston_housing import numpy as np from keras import models from keras import layers import matplotlib.pyplot as plt (train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data(path='./boston_housing.npz') .
波士顿房价预测实验报告
热门推荐
zpeien
04-02 1万+
实验题目：请建立一个预测房屋价值的模型，给出线性回归的指标MSE，RMSE，MAE、R2，画出数据图。备注：考虑房间数特征和所有特征（选做） 操作步骤与提示： 波士顿房产数据集：使用sklearn.datasets.load_boston即可加载相关数据； 'RM'是该地区中每个房屋的平均房间数量。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import dataset
波士顿房价预测 python
01-17
## 波士顿房价预测 这个项目需要安装**Python **和以下的Python函数库： 你还需要安装一个软件，以运行和编辑[ipynb](http://jupyter.org/)文件。 优达学城推荐学生安装 [Anaconda]...
udacity:优达学城课程
06-09
【标题】"优达学城课程"涉及到的是一个在线学习平台——Udacity（优达学城）提供的教育课程资源。Udacity 是一个全球知名的在线学习平台，它专注于提供技术领域的微学位（Microdegree）课程，涵盖了数据科学、人工...
WeatherApp:优达学城安卓课程
06-16
【标题】"WeatherApp:优达学城安卓课程"是一个以安卓开发为主题的教育项目，它主要教授如何使用Java编程语言来构建一个天气应用程序。在这个课程中，学生将深入理解安卓应用开发的基础，包括UI设计、数据存储、网络...
MovieTrailer:优达学城项目1
07-17
电影预告片 Udacity Project1 简介 Fresh Tomatoes 是一个电影预告片网站，用户可以在其中观看我最喜欢的电影并观看预告片。 安装 用户必须解压缩上传的 zip 文件。 它将包含一个包含三个 python 文件的文件夹： ...
leetcode手册JAVA-UdacityNanoEng:优达学城纳米工程
06-30
优达学城纳米工程 Note du cours et log de travail du cours d'Udacity 程序 1. Data Modeling with Postgres 2. Data Modeling with Apache Cassandra 3. Engineering Capstone Project 4. Data warehouse 5. Data...
波士顿房价数据分析预测.zip
04-20
近年来，国内各地的房价几乎都是直线上升，许多 90 都直呼买不起房。不过你是否好奇过房价为什么会涨，房价都跟什么有关系呢？本次实验我们就来揭开这一谜底。当然，本实验只是借用预测房价来学习数据分析的技能，并不会涉及到许多的社会伦理问题。本次课程定位为 Kaggle 数据分析入门课程，课程选取了 Kaggle 中经典的入门项目，并综合编译了相应项目下方部分公开的 Kaggle Kernels 内容。根据 Kaggle 的版权说明，公开 Kernels 均使用 Apache 2.0 授权协议。
波士顿房价预测数据集-数据集
03-29
波士顿平均房价预测_boston.csv
11-21
boston.csv文件是一个包含多个特征和平均放假的数据集，通过特征数据的学习，来实现对于波士顿平均房价的预测。
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
11-25
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。
波士顿房价预测数据集.csv
02-05
波士顿房价预测案例中CSV格式有表头，可用于深度学习中的数据集，12类影响房价的数据乙级最后的平均房价都有
波士顿房价预测(一)
weixin_46640900的博客
08-31 1629
波士顿房价预测(一) 导语： 开始学习机器学习相关知识。波士顿房价预测，也是很经典的一个案例，我会陆续把自己完成整个项目的过程记录下来，还有就是可能会出现一定的差错，或者数据分析库使用的不是很熟练的情况，也希望大佬指出。另外，我是会一步步完善这个程序，但是只是从流程上完善，最后的结果因为数据集的原因可能不是会很准确。这篇文章更多是记录自己的学习情况，可能可借鉴度不高，如果是纯小白的话可以看一看，说不定会出现相同的问题，大佬请绕开把！！！ 1.准备工作 该项目中我使用到了一下相关库 import nump
线性回归构建波士顿房价预测模型
Keep_Trying_Go的博客
04-30 1383
# 1)导入工具包 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.metrics import mean_squared_error # 2)加载数据 data = pd.read_csv('./input/Bo
波士顿房价预测实践（照搬学习）
XYH1598的博客
07-04 1041
波士顿房价预测实践（照搬学习） 第一步：相关库资源知识 下面展示一些 内联代码片。 from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor from sklearn import datasets from sklearn.metrics import mean_squared_error,explained_variance_score from sklearn.util
02-11 RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测)
小猿取经
02-26 401
文章目录RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测)RANSAC算法流程导入模块获取数据训练模型可视化 RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测)   虽然普通线性回归预测结果总体而言还是挺不错的，但是从数据上可以看出数据集中有较多的离群值，因此本节将使用RANSAC算法针对离群值做处理，即根据数据子集（所谓的内点）拟合回归模型。 RANSAC算法流程 随机选择一定数量的样本作为内点拟合模型 用...
深度学习PyTorch课件：优达学城代码实践指南
标签 "优达学城 代码课件" 指明了这份资料的来源和性质，说明了它来自优达学城，且为代码形式的课程材料。这表明课程材料可能包含实际的代码实例和练习，有助于学习者通过实践来掌握深度学习的知识和技能。 由于...
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