# 项目1:模型评估与验证
## 波士顿房价预测
### 准备工作
这个项目需要安装**Python 2.7**和以下的Python函数库:
- [NumPy](http://www.numpy.org/)
- [matplotlib](http://matplotlib.org/)
- [scikit-learn](http://scikit-learn.org/stable/)
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](https://www.continuum.io/downloads),这是一个常用的Python集成编译环境,且已包含了本项目中所需的全部函数库。我们在P0项目中也有讲解[如何搭建学习环境](https://github.com/nd009/titanic_survival_exploration/blob/master/README.md)。
### 代码
代码的模版已经在`boston_housing.ipynb`文件中给出。你还会用到`visuals.py`和名为`housing.csv`的数据文件来完成这个项目。我们已经为你提供了一部分代码,但还有些功能需要你来实现才能以完成这个项目。
### 运行
在终端或命令行窗口中,选定`boston_housing/`的目录下(包含此README文件),运行下方的命令:
```jupyter notebook boston_housing.ipynb```
这样就能够启动jupyter notebook软件,并在你的浏览器中打开文件。
### 数据
经过编辑的波士顿房价数据集有490个数据点,每个点有三个特征。这个数据集编辑自[加州大学欧文分校机器学习数据集库(数据集已下线)](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html).
**特征**
1. `RM`: 住宅平均房间数量
2. `LSTAT`: 区域中被认为是低收入阶层的比率
3. `PTRATIO`: 镇上学生与教师数量比例
**目标变量**
4. `MEDV`: 房屋的中值价格
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基于Udacity机器学习模型的波士顿房价预测算法源码.zip
共5个文件
py:1个
csv:1个
ipynb:1个
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2024-01-19
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基于Udacity机器学习模型的波士顿房价预测算法源码.zip主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试,下载即用确保可以运行!、 基于Udacity机器学习模型的波士顿房价预测算法源码.zip主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试,下载即用确保可以运行! 基于Udacity机器学习模型的波士顿房价预测算法源码.zip主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试,下载即用确保可以运行! 基于Udacity机器学习模型的波士顿房价预测算法源码.zip主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试,下载即用确保可以运行!
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基于Udacity机器学习模型的波士顿房价预测算法源码.zip (5个子文件)
project_code_0628
visuals.py 5KB
housing.csv 12KB
report.html 841KB
README.md 2KB
boston_housing.ipynb 197KB
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