来源:https://www.numpy.org.cn/deep/basics/fit_a_line.html 线性回归 让我们从经典的线性回归(Linear Regression [1])模型开始这份教程。在这一章里,你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要 ...
关于线性回归的介绍可以看这里:线性回归介绍 下文主要介绍通过线性回归解决Kaggle中的HousePrices问题,使用的是PyTorch。 下文会给出使用线性回归创建的最终模型,以及超参数等内容,但是整个模型的搭建以及试错的过程由于内容太长,感兴趣 的可以去作者的GitHub下载相关的Jupyter notebook文件,训练数据和测试数据也可以从上面下载。 相关库: 模型: 解决这个问题最重要 ...
2020-12-30 21:02 0 397 推荐指数:
来源:https://www.numpy.org.cn/deep/basics/fit_a_line.html 线性回归 让我们从经典的线性回归(Linear Regression [1])模型开始这份教程。在这一章里,你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要 ...
实战Kaggle比赛:预测房价 我们要使用\(Bart de Cock\)于2011年收集 \([DeCock, 2011]\), 涵盖了 \(2006-2010\) 年期间亚利桑那州埃姆斯市的房价。来预测房价。 step.1下载数据集 我们有两种方式下载数据集 第一种方式是注册一个 ...
# 训练数据 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出预测值 y_pred ...
本文采用正规方程、梯度下降、带有正则化的岭回归三种方法对BOSTON房价数据集进行分析预测,比较三种方法之间的差异 过拟合:一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合, 但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据,此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂 ...
</a 在本节中将通过一个预测房屋价格的实例来讲解利用线性回归预测房屋价格,以及在tensorflow中如何实现 Tensorflow 线性回归预测房价实例 1.1. 准备工作 1.2. 归一化数据 1.3. 用随机 ...
Kaggle(一) 房价预测 (随机森林、岭回归、集成学习) 代码有不明白的 欢迎来微信公众号“他她自由行”找我,回复任何话都可以 我都会回你哒~ 项目介绍:通过79个解释变量描述爱荷华州艾姆斯的住宅的各个方面,然后通过这些变量训练模型, 来预测房价。 kaggle项目链接:https ...
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 ...