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NYC-Airbnb数据分析:Kaggle对NYC Airbnb数据进行数据分析的实践-回归问题(价格预测)
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纽约市Airbnb开放数据-实践 内容来源:Aurelien Geron(O'Reilly)的Scikit-Learn,Keras和TensorFlow的动手机器学习,第二版。 版权所有2019 Kiwisoft SAS,978-1-492-03264-9 机器学习实践。 在O'REILLY的动手机器学习的第2章项目之后实现该项目。 目标:根据所有其他指标,预测Airbnb帖子的单价。 预测纽约市Airbnb的租金方法: 监督学习任务,因为给定了带标签的转换示例(每个示例都带有预期的输出,即单位价格)。 回归任务,因为我们需要预测值。 多重回归问题,因为系统将使用多个特征进行预测。 单变量回归问题,因为我们仅尝试预测每个单位的单个值。 没有连续的数据流,不需要适应变化的数据,并且数据足够小以适合存储:批量学习 可能的性能指标:均方根误差(RMSE)和绝对绝对误差(MAE)。
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NYC-Airbnb-Data-Analysis-master
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New York City Airbnb Open Data.ipynb 1.11MB
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