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加州房价数据集(california-house-prices)
加州房价数据集(california-house-prices)
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深度学习
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数据集
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加州房价数据集,可以用于数据分析、机器学习和深度学习的学习使用
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加利福尼亚州住房数据集,包括九个特征和一个目标值即房价,总共20640条数据,和sklearn中的california数据集相同
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5星 · 资源好评率100%
包括了房屋的经度、房屋的纬度、房龄、房间个数、卧室个数、街区内人口、街区内家庭总数、收入、房屋价值,和sklearn中的california数据集相同,可直接通过pandas.read_csv读取即可,适合sklearn无法正常加载的情况下使用,其中加载代码如下 ```python from sklearn.datasets.california_housing import fetch_cali
加州房价预测 有报告 代码和数据集
浏览:45
5星 · 资源好评率100%
加州房价预测。使用数据挖掘的回归算法对加州房价数据集进行训练,并评估训练结果,使用线性回归,梯度下降,岭回归,套索回归和弹性回归预处加州房价。找出最佳算法。 2.1 调库函数 2.1.1 数据集的加载和预处理 一、加载并划分数据集 在划分训练集和验证集之前,要先对所有属性和房价分别进行相关性分析,剔除相关性不强的属性,只保留相关性强的属性作为特征。 二、数据预处理 在划分训练集和验证集之前,只
加州住房价格-数据集
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加州住房价格
California Housing Prices数据集
浏览:88
5星 · 资源好评率100%
加州房价数据集
california-housing-prices
浏览:122
加州房价 1990 年人口普查中加利福尼亚地区的房价中位数 文件 存储库具有以下文件: data / Housing.csv : 带有原始数据的 CSV 文件 data / Housing_preprocessed.csv :包含最终预处理数据的 CSV 文件 Housing.Rmd : 生成用于分析数据的 R 代码 Housing.html : HTML 文档,包含问题的答案和小组成员的姓名
加利福尼亚房价的数据集
浏览:85
加利福尼亚房价的数据集
california housing-数据集
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sklearn.datasets下的california_housing cal_housing.csv
十二、案例:加利福尼亚房屋价值数据集(线性回归).ipynb
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学习笔记
california_housing_train.csv
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4星 · 用户满意度95%
california_housing_train.csv 一个CSV文件。用来学习TensorFlow用的数据文件。
CaliforniaHousingPrices:预测房价,监督学习,批处理学习,回归任务
浏览:115
加州房屋价格 假设条件 该项目的预期输出是固定值。 数据StatLib存储库,基于1990年加利福尼亚人口普查的数据。 关于加州住房价格这是一项典型的监督学习任务。由于我们要预测地区房价的价值,因此这也是一项回归任务。在任务开始时,我们只会加载一次数据,这也是批量学习方法的一个示例。 设置 要求 Python(3.6版) matplotlib 麻木 大熊猫 科学的 斯克莱恩 朱皮特 参考 [1]
机器学习加州房价数据集(California housing)
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3星 · 编辑精心推荐
机器学习实战(基于scikit-learn和tensorflow)第一章中用到的数据集,书中的代码由于网络问题无法下载,可以下载这个文件
房价数据集
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人工智能 机器学习 房价数据 适合用来练习机器学习跟深度学习
housing data 数据集
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housing.data ics 机器学习房价预测回顾测试集 机器学习房价预测回顾测试集 机器学习房价预测回顾测试集 机器学习房价预测回顾测试集
CaliforniaHousing__Prices:我使用“加州房屋价格数据集”的“随机森林回归”建立了一个模型,以预测加州房屋的价格
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加州住房价格模型 客观的 我使用“加利福尼亚房屋价格数据集”的“随机森林回归”建立了一个模型,以预测加利福尼亚房屋的价格。 图书馆与依存关系 我在这里列出了该项目所需的所有必要的库和依赖项: import sys , os , tarfile , urllib . request import numpy as np import pandas as pd from sklearn . mod
加州房价数据集-Python\Matlab
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加州房价(数据集) Matlab、Python可导入使用。
房屋售价的数据集kaggle
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3星 · 编辑精心推荐
此数据集可以拿来做简单的机器学习模型构建的测试数据集。是一个很好的练习和学习机器学习的材料。
california_housing_test.csv
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5星 · 资源好评率100%
california_housing_test.csv 用来学习TensorFlow 的数据文件。
加利福尼亚房价数据集 回归使用
浏览:90
回归算法用数据集,加利福尼亚房价预测,longitude,latitude,housingMedianAge,totalRooms,totalBedrooms ,population,households,medianIncome,edianHouseValue几列,20641行数据,数据标准,适合模型训练。
housing_dataset
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波士顿房价数据集。。可以用于python数据分析中——回归分析
机器学习实用指南 加州房价中位数
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机器学习实用指南 加州房价中位数,本文件包含了机器学习实用指南的第二个章节代码和解释
加利福尼亚住房数据集:将机器学习建模应用于加利福尼亚住房数据集
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加州住房数据集 开发了机器学习模型来预测加利福尼亚住房数据集的中位数房屋价值特征。 使用了三种算法:线性回归,XGBoost和TensorFlow / Keras神经网络。 在模型训练之前进行了要素工程,包括Z分数归一化,对数缩放,要素添加(总卧室与总房间的比率),要素修剪和要素合并以及经度和纬度的交叉。 对于所有这三种算法,均使用工程特征的不同组合绘制R平方图,以观察有效性。 然后,根据算法
housing_data数据集
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housing data 数据集 用于梯度下降以及线性规划,希望能对大家有所帮助。
加州住房:加州房屋价格的预测分析和EDA
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加州住房 来源 此数据集是可从(波尔图大学)获得的“加利福尼亚住房”数据集的修改版本。 LuísTorgo从StatLib存储库(现已关闭)中获取了它。 数据集也可以从StatLib镜像下载。 该数据集出现在1997年Pace,R.Kelley和Ronald Barry题为“稀疏空间自回归”的论文中,该论文发表在《统计和概率快报》杂志上。 他们使用1990年加利福尼亚人口普查数据构建了该数据。
加利福尼亚住房价格预测:问题陈述:美国人口普查局发布了加利福尼亚人口普查数据,该数据具有10种类型的度量标准,例如加利福尼亚每个区块组的人口,中位数收入,中位数住房价格等。 数据集还用作项目范围界定的输入,并尝试为其指定功能和非功能需求。 问题目标:该项目旨在使用提供的数据集建立房价模型,以预测加利福尼亚州的房价中位数。 考虑到所有其他指标,该模型应该从数据中学习并能够预测任何地区的房价中位数。 地区或街区组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位(街区组通常人口为600至3,000人)。 项目数据集中
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该项目旨在使用提供的数据集建立房价模型,以预测加利福尼亚州的房价中位数。 考虑到所有其他指标,该模型应该从数据中学习并能够预测任何地区的房价中位数。 地区或街区组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位(街区组通常人口为600至3,000人)。 项目数据集中有20,640个地区。
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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4星 · 用户满意度95%
本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer
YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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5星 · 资源好评率100%
YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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california-house-prices.zip
(3个子文件)
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test.csv
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蟹蛛
2023-06-06
这个数据严谨可信,让用户更有把握进行预测。
马虫医生
2023-06-06
通过这份数据,可以看出当地房产市场的价格变化情况,对于投资者来说非常有帮助。
王佛伟
2023-06-06
对于房地产从业人员来说,这份数据可以方便他们更好地掌握市场走势。
今年也要加油呀
2023-06-06
数据细节非常全面细致,让人对当地房地产的情况有了很深刻的了解。
设计师马丁
2023-06-06
数据清晰,有分类标签,非常便于数据处理与分析。
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