波士頓房價預測
波士頓房屋數據集: 可視化數據集的重要特征: 探索性數據分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是機器學習模型訓練之前的一個重要步驟。 在本節的后續內容中,借助EDA圖形工具箱中那些簡單且有效的技術,可以幫助我們直觀地發現數據中的異常情況、數據的分布情況,以及特征間 ...
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2017-09-22 16:21 0 2573 推薦指數:
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實驗01 波士頓房價預測 實現代碼: 運行結果: 正規方程預測: 嶺回歸結果: 梯隊下降: 最終結果: 遇到的問題及解決方法: 原因 ...
# 訓練數據 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出預測值 y_pred ...
轉載:https://blog.csdn.net/qq_40195614/article/details/90199642?depth_1-utm_source=distribute.pc_relev ...
訓練數據集樣本數目:404, 測試數據集樣本數目:102 ...
一元回歸: 多元回歸: ...
一、根據波士頓房價信息進行預測,多元線性回歸+特征數據歸一化 二、根據波士頓房價信息進行預測,多元線性回歸+特征數據歸一化+可視化 三、根據波士頓房價信息進行預測,多元線性回歸+特征數據歸一化+可視化+TensorBoard可視化 ...