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：波士頓房價預測 - 最簡單入門機器學習 - Jupyter
機器學習入門項目分享 波士頓房價預測 該分享源於Udacity機器學習進階中的一個mini作業項目，用於入門非常合適，刨除了繁瑣的部分，保留了最關鍵 基本的步驟，能夠對機器學習基本流程有一個最清晰的認識 項目描述 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 項目分析 數據集字段解釋： RM: 住宅平均房間數量 LSTAT: 區域中被認為是低收入階層的 ...
2019-10-01 22:25 0 3779 推薦指數：
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