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十二、案例:加利福尼亚房屋价值数据集(线性回归).ipynb
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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California Housing Prices数据集
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加利福尼亚房价数据集 回归使用
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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。
加州住房价格-数据集
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加州住房价格
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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
加利福尼亚房价的数据集
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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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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
california housing-数据集
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sklearn.datasets下的california_housing cal_housing.csv
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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。
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这个Jupyter notebook文件包含完整的基于tensorflow进行线性回归的示范, 每个操作都有具体的注释说明,跟B站的视频资源对应。
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
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
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
住房价格预测:使用机器学习的加利福尼亚住房价格预测
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加州房屋价格预测 机器学习算法非常强大,可以根据历史数据预测房价。 考虑到这些地区的许多特征,问题陈述是要预测加利福尼亚地区的房屋中位价。 StatLib存储库中的“加利福尼亚住房价格”数据集。 此数据集基于1990年加利福尼亚人口普查的数据。
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。
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
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
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california_housing_test.csv 用来学习TensorFlow 的数据文件。
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