Agile.Project.Management.with.Scrum

Foreword: Why Scrum Works<br/>Suppose I’m traveling from Chicago to Boston by airplane. Before and d

imdb.npz reuters.npz boston_housing.npz

包含Keras数据集: imdb.npz/reuters.npz/boston_housing.npz

（升级版2）Boston Housing之置信区间.ipynb

针对应用多元统计分析7.3波士顿房价专门设计的代码，此版本计算了X1、X5、X8、X11和X13的置信区间。

（升级版1）Boston Housing均值比较的F值.ipynb

针对应用多元统计分析7.3波士顿房价专门设计的代码，此版本为针对X1,X5,X8,X11和X13的均值比较，计算F值。

boston_housing_data.csv

链接：https://pan.baidu.com/s/1P7By7VoDv9XA95-rvup1qg 提取码：oa4p

libtiff for VC&VS.NET tiff库

支持GPL协议： one line to give the program\&#39;s name and an idea of what it does. Copyright (C) Ports Proje

boston_housing.csv

波士顿房价数据集 boston_housing 以csv格式存储 内含506条数据，希望对大家能有所帮助~~

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

housing_data数据集

housing data 数据集 用于梯度下降以及线性规划

Boston Housing Price.csv

Boston房产价格数据集，总共有14个字段，分别为CRIM、ZN、INDUS、CHAS、NOX、RM、AGE、DIS、RAD、TAX、PTRATIO、B、LSTAT和MEDV。其中，前13个字段是对

keras学习数据集boston_housing.npz

波士顿房屋价格回归数据集。该数据集取自卡内基梅隆大学维护的StatLib库。20世纪70年代后期，样本在波士顿郊区的不同位置包含13个房屋属性。

boston.csv数据集

机器学习boston.csv数据集。1993个样本，采集的是波士顿郊区的房价，每个样本包括13个变量和该地区的平均地价。

Keras数据集-npz格式(minist, boston_housing, reuters, imdb)

下载好的Keras的npz格式的数据集(minist, boston_housing, reuters, imdb)，解压到%UserProfile%\.keras\目录下，也就是C:\Users\<

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。

波士顿房价数据集 csv格式

波士顿房价数据集，csv格式，还有data格式的。我看别的CSDN用户提供下载，要的积分太多，太贵。所以我又传一遍，价格便宜点

BostonHousePrices_tutorial.zip

波士顿房价教程，直达博客Tensorflow 笔记 Ⅲ——多元线性回归，详细解读如何使用 TensorFlow1.x 与 TensorFlow2.x 解决多元线性回归问题

keras_datasets.zip

Keras Datasets: mnist.npz, imdb.npz, reuters.npz, boston_housing.npz 将.npz文件放在~/.keras/datasets目录

数据库原理编程与性能第2版 中文版附答案

本书自1994年初版以来，已成为学习、设计及使用关系数据库人员的一本经典教材。它从理论和实践两方面对数据库设计和编程均做了严谨的表述。其内容包括关系理论、数据库设计、数据库编程及运行-转储结果。每一部

Boston Housing Data.rar

哈里森和鲁宾菲尔德于 1978 年收集的波士顿房价数据集，该数据集包括 506 个样本场景，每个房屋含 14 个特征： CRIM：城镇人均犯罪率 ZN：占地 25000 平方英尺（1 英尺=0.304

tf.keras.datasets数据源

boston_housing module: Boston housing price regression dataset. cifar10 module: CIFAR10 small images

波士顿房价数据集Boston House Price

不知道咋了，UCI上这个数据集已经去掉了，看书实践还找不到资源，烦。

《Python深度学习》中的数据集 imdb+mnist+reuters+boston_housing

这是《python深度学习中》前几章涉及到的几个深度学习的数据集。若直接import下载，会遇到下载不下的问题。这里收集并汇总，方便大家获取下载。

最简单深度学习Python实现（回归问题）

回归问题它预测的是一个连续值而不是离散的标签。 本次要预测的是波士顿郊区房屋价格的中位数。 首先，我们通过keras加载数据集 from keras.datasets import boston_ho

深度学习keras例程中常用的数据集

深度学习keras中的例程里常用的数据集mnist.npz, boston_housing.npz, reuters.npz下载，解压后放在.keras/dataset中即可跑通很多keras的exa

常用数据集集锦.zip

1.mnist数据集：整个数据集由来自 250 个不同人手写的数字构成，其中 50%是高中学生, 50% 来自人口普查局的工作人员。训练集：60000，测试集：10000 2.imdb数据集：这数据集

深度学习 从零开始 —— 神经网络（六），回归问题，波士顿房间数据

回归问题 预测输入数据对应的一个连续值，而不是离散的标签。 比如根据气象数据预测气温等等。 加载数据 波士顿房价数据集，基本上就是根据13种不同数值，例如周边学校个数，犯罪率等等，来预测房价。 fro

boston.zip

波士顿房价预测数据，506条，带表头，csv格式。还有一个线性回归的预测模型，基于TensorFlow、python，可直接运行

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

python数据挖掘预测Boston房价

第5章 LinearR/PLR/SVR/KNN/DTR/RFR（测算房价） python数据挖掘预测Boston房价  以上为两个博客，本文都是从中整理而来 第一个数据集，包名如下： housing.

keras数据集.zip

boston_housing.npz，imdb.npz，imdb_word_index.json，mnist.npz，reuters.npz，reuters_word_index.json共6个数据集