機器學習第二練---波士頓房價預測
環境仍然是Jupyter Notebook, py2.7，至今沒發現拿python做數據分析，有比這個筆記本更好用的工具。 此篇文章呢，主要是通過一個小的機器學習的項目，來說明一下，相關的大概步驟和所涉及到各種概念。 原始數據：有如下特點 波士頓房屋這些數據於1978年開始統計 ...
原文：機器學習工程師 - Udacity 項目 1: 預測波士頓房價
第一步. 導入數據 在這個項目中，你將利用馬薩諸塞州波士頓郊區的房屋信息數據訓練和測試一個模型，並對模型的性能和預測能力進行測試。通過該數據訓練后的好的模型可以被用來對房屋做特定預測 尤其是對房屋的價值。對於房地產經紀等人的日常工作來說，這樣的預測模型被證明非常有價值。 此項目的數據集來自UCI機器學習知識庫 數據集已下線 。波士頓房屋這些數據於 年開始統計，共 個數據點，涵蓋了麻省波士頓不同郊區 ...
2018-11-10 17:42 0 851 推薦指數：
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