线性回归 房价预测 跟着李沐的动手学深度学习，跟着写了一遍房价预测的处理和预测，加了一些注释，同时稍微改动了一些地方 import hashlib import os import tarfile import zipfile import requests DATA_HUB = dict() DA ...
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2021-06-19 18:54:00
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这是一个房产中介小程序，功能基本齐全，以下是简单演示。 1、首页、个人中心； 2、房源列表； 3、收藏功能； 4、预约看房； 5、登录、退出； 6、后台； 7、我的发布； 8、房价功能； 9、计算器； 10、门店功能； 以上只是简单演示，有兴趣的加：JavaEngineer2050 (注明来意) ...
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2021-06-13 10:30:40
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RMSE（均方根误差）是一个衡量回归模型误差率的常用公式。 不过，它仅能比较误差是相同单位的模型。 假设上面的房价预测，只有五个样本，对应的 真实值为：100,120,125,230,400 预测值为：105,119,120,230,410 ...
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2021-06-08 23:19:33
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一、标签为数值变量 一般常见于回归相关的问题。 1.1类别变量+数值标签 关于类别变量与数值标签的关系，我们一般会观察下面的结果。 每个类别情况下对应的均值,这个可以直接使用pandas进行绘制； 均值反映的信息并不十分详细，如果希望得到更加具体的分布，可以使用boxplot进行绘制。 如果不同类别 ...
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2021-04-07 11:34:36
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实验01 波士顿房价预测 实现代码: from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression from sklearn.datasets import load_boston ...
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2021-03-16 13:41:41
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数据读取 import pandas as pd features=['accommodates','bathrooms','bedrooms','beds','price','minimum_nights','maximum_nights','number_of_reviews'] dc_list ...
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2021-02-18 13:58:41
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Week 2 # 4. Linear Regression with Multiple Variables ## 4.1 多维特征 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为$\left( {x_{1}} ...
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2021-02-17 14:11:45
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原创:数据臭皮匠 【导读】Kaggle ,作为听说它很牛X但从未接触过的同学,可能仅仅了解这是一个参加数据挖掘比赛的网站,殊不知Kaggle也会有赛题相关的数据集， 比如我们熟知的房价预测、泰坦尼克号乘客生存预测、手写数字识别等，并且每个比赛下面都会有大神分享自己的思路和代码,如果能利用好这些资源， ...
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2021-01-02 10:41:22
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如果数据也带有种族歧视，你会怎么做？算法当然是种族主义者，因为它是人类的产物。——斯蒂芬·布什（《新政治家》周刊美国版编辑）机器学习中的伦理道德大多数时候，机器学习并不涉及特别敏感的社会、道德或伦理问题。数据集可以根据给定的属性预测房价，或将图片分成不同类别，或教会电脑玩《吃豆人》游戏的最佳方式。但是如果数据在进行预测时涉及受保护的属性，那么根据反歧视法，我们要怎么做呢？如何确保算法中不会植入直接
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2020-12-24 12:34:39
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为什么要对数据进行归一化处理在喂给机器学习模型的数据中，对数据要进行归一化的处理。为什么要进行归一化处理，下面从寻找最优解这个角度给出自己的看法。1例子假定为预测房价的例子，自变量为面积，房间数两个，因变量为房价。那么可以得到的公式为：其中代表房间数，代表变量前面的系数。其中代表面积，代表变量前面的系数。首先我们祭出两张图代表数据是否均一化的最优解寻解过程。未归一化：归一化之后为什么会出现上述两个
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2020-11-27 11:26:59
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