文章 2024-07-13 来自:开发者社区

机器学习实战:房价预测项目

引言 房地产行业作为国民经济的重要组成部分,其价格波动不仅影响消费者的购房决策,还直接关系到房地产开发商、银行及政府政策制定等多方利益。因此,准确预测房价成为了重要的研究议题。机器学习,特别是回归模型在房价预测中的应用,以其强大的数据处理能力和模型构建效率,展现出了显著的优势。本文将详细介绍一个基于机器学习的房价...

文章 2023-09-20 来自:开发者社区

机器学习入门实战加州房价预测

1 快速搭建运行环境我这里比较懒是全是一键安装的直接使用vscode插件进行部署,没有去搭建jupyter notebook,不过也比较简单后续我会出相关文章进行搭建。2 快速构建项目2.1 导入训练集https://raw.githubusercontent.com/huangjia2019/house/master/house.csvimport pandas a...

机器学习入门实战加州房价预测

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

1 课时 |
198 人已学 |
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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

52 课时 |
2447 人已学 |
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场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销

7 课时 |
199 人已学 |
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开发者课程背景图
文章 2023-04-12 来自:开发者社区

机器学习实战︱基于多层感知机模型和随机森林模型的某地房价预测

■ 分类问题与回归问题区别对于一个回归问题,从简单到复杂,可以采取的模型有多层感知机、SVR、回归森林算法等,下面将介绍如何使用这些算法完成这一任务。01、使用MLP实现房价预测首先是载入需要的各种包以及数据集,与前面使用树模型等不同的地方在于,使用多层感知机模型需要对数据集的X和y都根据最大最小值进行归一化处理。下图所示程序使用了线性归一化的方法,即这种归一化方法比较适用在数值比较集中的情况。....

机器学习实战︱基于多层感知机模型和随机森林模型的某地房价预测
文章 2023-02-09 来自:开发者社区

机器学习实战 | 逻辑回归应用之“Kaggle房价预测”

本文转自丹妍,https://blog.csdn.net/z_mawkish/article/details/106335627Competition Description1. 问题描述:基于kaggle网站所提供的爱荷华州埃姆斯的住宅数据信息,预测每间房屋的销售价格,数据的标签SalePrice是连续性数据,因此可以判定这...

机器学习实战 | 逻辑回归应用之“Kaggle房价预测”
文章 2022-11-15 来自:开发者社区

机器学习实战二:波士顿房价预测 Boston Housing(下)

评价模型在整个数据集上评价模型plt.scatter(y_test, line_pre,label='y') plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4,label='predicted')然后在整个数据集中...

机器学习实战二:波士顿房价预测 Boston Housing(下)
文章 2022-11-15 来自:开发者社区

机器学习实战二:波士顿房价预测 Boston Housing(上)

活动背景波士顿房地产市场竞争激烈,而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争,你决定运用机器学习的一些基本概念,帮助客户为自己的房产定下最佳售价。幸运的是,你找到了波士顿房价的数据集,里面聚合了波士顿郊区包含多个特征维度的房价数据。你的任务是用可用的工具进行统计分析,并基于分析建立优化模型。这个模型...

机器学习实战二:波士顿房价预测 Boston Housing(上)

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