环境仍然是Jupyter Notebook, py2.7，至今没发现拿python做数据分析，有比这个笔记本更好用的工具。 此篇文章呢，主要是通过一个小的机器学习的项目，来说明一下，相关的大概步骤和所涉及到各种概念。 原始数据：有如下特点 波士顿房屋这些数据于1978年开始统计 ...

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机器学习入门项目分享 - 波士顿房价预测 该分享源于Udacity机器学习进阶中的一个mini作业项目，用于入门非常合适，刨除了繁琐的部分，保留了最关键、基本的步骤，能够对机器学习基本流程有一个最清晰的认识； 项目描述 利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型，并对模型的性能 ...

python3 学习使用api 支持向量机的两种核函数模型进行预测 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

python3 学习api的使用 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码： ...

UCI机器学习知识库(数据集已下线)。波士顿房屋这些数据于1978年开始统计，共506个数据点，涵盖了 ...

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python3 学习机器学习api 使用两种k近邻回归模型 分别是 平均k近邻回归 和 距离加权k近邻回归 进行预测 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码： ...