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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
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California Housing Prices数据集
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加州房价数据集
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
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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。
california_house_pricing:使用tensorflow线性回归器训练加利福尼亚房屋价格数据集
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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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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
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housing data 数据集 用于梯度下降以及线性规划
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