波士顿房屋数据集: 可视化数据集的重要特征: 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是机器学习模型训练之前的一个重要步骤。 在本节的后续内容中,借助EDA图形工具箱中那些简单且有效的技术,可以帮助我们直观地发现数据中的异常情况、数据的分布情况,以及特征间 ...
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2017-09-22 16:21 0 2573 推荐指数:
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实验01 波士顿房价预测 实现代码: 运行结果: 正规方程预测: 岭回归结果: 梯队下降: 最终结果: 遇到的问题及解决方法: 原因 ...
# 训练数据 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出预测值 y_pred ...
转载:https://blog.csdn.net/qq_40195614/article/details/90199642?depth_1-utm_source=distribute.pc_relev ...
训练数据集样本数目:404, 测试数据集样本数目:102 ...
一元回归: 多元回归: ...
一、根据波士顿房价信息进行预测,多元线性回归+特征数据归一化 二、根据波士顿房价信息进行预测,多元线性回归+特征数据归一化+可视化 三、根据波士顿房价信息进行预测,多元线性回归+特征数据归一化+可视化+TensorBoard可视化 ...