没有合适的资源?快使用搜索试试~
我知道了~
文库首页
行业研究
数据集
california housing-数据集
california housing-数据集
共1个文件
csv:1个
数据集
38 下载量
86 浏览量
2021-03-14
23:34:36
上传
评论
1
收藏
435KB
ZIP
举报
温馨提示
立即下载
sklearn.datasets下的california_housing cal_housing.csv
资源详情
资源评论
收起资源包目录
58293.zip
(1个子文件)
cal_housing.csv
1.98MB
共 1 条
1
评论
收藏
内容反馈
立即下载
评论0
去评论
最新资源
1.0.9.apk
c语言+基础知识+声明语法、标准库文档、指针、函数等基础知识
Audio-Editor-Music-Editor-Pro-1.01.51.1214.apk
万国觉醒GM+全员内购+GM后台
Qt波形显示新增vofa串口协议
关于计算机基础知识的学习笔记
KLWP3.74.apk
Sora大模型关于颜色和光线的提示词技巧
软件测试-UnitTest
Sora关于透视和角度的提示词技巧
weixin_38569722
粉丝: 1
资源:
925
私信
上传资源 快速赚钱
前往需求广场,查看用户热搜
相关推荐
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
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
5星 · 资源好评率100%
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
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
机器学习加州房价数据集(California housing)
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
3星 · 编辑精心推荐
housing-数据集
暂无描述
housing data 数据集
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
housing.csv
sklearn自带数据集波士顿房价csv格式
California Housing Prices数据集
加州房价数据集
5星 · 资源好评率100%
california_housing_train.csv
california_housing_train.csv 一个CSV文件。用来学习TensorFlow用的数据文件。
4星 · 用户满意度95%
california_housing_test.csv
california_housing_test.csv 用来学习TensorFlow 的数据文件。
5星 · 资源好评率100%
cal_housing.tgz
用Jupyter执行fetch_california_housing因为网速问题下载不下来,可以将cal_housing.tgz这个文件放在scikit_learn_data\这个文件夹下面,即可成功导入加利福尼亚房屋价格预测数据集。
fetch-california-housing()数据集
fetch_california_housing()数据集
加利福尼亚房屋数据, cal-housing-py3
加利福尼亚房屋数据, cal_housing_py3 , 深度学习资源,
加州房价数据集(california-house-prices)
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
5星 · 资源好评率100%
housing_data数据集
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。
十二、案例:加利福尼亚房屋价值数据集(线性回归).ipynb
学习笔记
housing_dataset
波士顿房价数据集。。可以用于python数据分析中——回归分析
california-housing-prices
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
CaliforniaHousingPrices:预测房价,监督学习,批处理学习,回归任务
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]
波斯顿房价数据集CSV格式
波斯顿房价数据集,标准csv格式已经修正,506条。 带表头
5星 · 资源好评率100%
普通最小二乘法回归_源码数据
普通最小二乘法回归_源码数据 包含 数据集 Cal_housing.csv ,源码 ExistData.py ,SimulateData.py
5星 · 资源好评率100%
Housing-数据集
Housing-数据集
租房网(Housing)
使用SSM架构做的租房网,有源码和数据库,使用MySQL数据库做的,还有JAR
波士顿房价数据集(boston_housing.npz)
本节将要预测 20 世纪 70 年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数,已知当时郊区的一些数据点,比如犯罪率、当地房产税率等。 本节用到的数据集与前面两个例子有一个有趣的区别。它包含的数据点相对较少,只有 506 个,分为 404 个训练样本和 102 个测试样本。输入数据的每个特征(比如犯罪率)都有不同的取值范围。例如,有些特性是比例,取值范围为 01;有的取值范围为 112;还有的取值范围为 0~
5星 · 资源好评率100%
boston_housing.txt(波士顿房价数据txt)
经典波士顿房价数据集(txt版本),当时我因为网络原因无法用python下载,现在分享给大家,拿走不谢。
housing-analysis:熨斗第二期住房数据项目
房屋分析 概述 该项目分析了2014年和2015年在金县出售的房屋的住房数据,并创建了一个基于各种变量预测销售价格的模型。 业务问题 一家房地产公司对影响房屋销售的当前趋势感兴趣,特别是在中产阶级房屋中。 该公司想知道如何最有效地为他们的房屋定价。 数据理解 本节重点探讨2014年和2015年King County House Sales的数据。该数据包括多个变量,包括已售数据,价格,卧室,浴室,
keras数据集(mnist\boston_housing\reuters)
包括三个.npz文件,分别是mnist.npz、boston_housing.npz、reuters.npz下载后修改路径指向你的文件存放路径即可使用。
housing.tgz
housing.tgz
5星 · 资源好评率100%
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功
评论0
最新资源