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波士顿房价数据，练手变量选择
波士顿房价数据，练手变量选择
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波士顿房价数据，练手变量选择
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机器学习:波士顿房价数据集
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该数据集是一个机器学习应用数据。每个类的观察值数量是均等的，共有 506 个观察，13 个输入变量和1个输出变量。 每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包含城镇犯罪率，一氧化氮浓度，住宅平均房间数，到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等等。
波士顿房价分析及matlab实现.zip
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matlab实现对波士顿房价各变量进行分析，使用回归树与线性回归预测，并对房价进行分类。附详细解析文章及代码。
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一部分波士顿房价数据集
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波士顿房价数据EXCEL
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房价数据集（包含波士顿房价数据集）
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内部包括波士顿房价数据集以及另外两个房价文件，特征数量够用，都在10个以上。除此之外附带一份应用数据分析课程报告和一份多元线性回归预测代码，亲测可用。代码在报告中。
波士顿房价的多元线性回归的jupyter 文件
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使用于TensorFlow2 的多变量波士顿房价预测模型的代码，用于线性回归分析，此为直接在Anaconda的Jupyter 上使用
机器学习实战案例-基于回归算法（Lasso、Ridge）对波士顿房屋租赁价格进行预测
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波士顿房价预测-数据集
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传上来做一个测试项目
sklearn波士顿房价预测数据集
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在GitHub上面也能找到，自己去拷贝出来就好了sklearn/datasets/data/boston_house_prices.csv
波士顿房价数据集.csv
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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
波士顿房价数据集.zip/.txt
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数据集包含了506个样本，每个样本有12个特征变量和该地区的平均房价。这些特征包括城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等。这个数据集是用于建立回归模型，预测不同...
变量选择_变量选择_lasso_SCAD变量选择
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