文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】15. Pytorch实战Kaggle比赛:房价预测案例【含数据集与源码】

1 获取和读取数据集 数据分为训练数据集和测试数据集。两个数据集都包括每栋房子的特征,如街道类型、建造年份、房顶类型、地下室状况等特征值。这些特征值有连续的数字、离散的标签甚至是缺失值“na”。只有训练数据集包括了每栋房子的价格,也就是标签。 我们将通过pandas库读入并处理数据。在导入本节需要的包前请确保已安装pandas库。 ...

【从零开始学习深度学习】15. Pytorch实战Kaggle比赛:房价预测案例【含数据集与源码】
文章 2023-10-13 来自:开发者社区

【深度学习】实验01 波士顿房价预测

波士顿房价预测波士顿房价预测问题是根据一些特定的房屋属性(如房间数量,面积等)来预测波士顿地区房屋的中位数价格。这个问题是一个典型的回归问题,目标是利用给定的特征数据来预测连续的房价数值。机器学习-Sklearn# 导入机器学习库 from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDR...

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开发者课程背景图
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

【深度学习入门案例】波士顿房价预测(下)

保存模型将模型当前的参数数据model.state_dict()保存到文件中(通过参数指定保存的文件名 LR_model),以备预测或校验的程序调用。代码为:# 保存模型参数,文件名为LR_model.pdparams paddle.save(model.state_dict(), 'LR_model.pdparams...

【深度学习入门案例】波士顿房价预测(下)
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

【深度学习入门案例】波士顿房价预测(上)

人工智能,机器学习,深度学习做个简单介绍:三者的关系如 图1 所示,即:人工智能 > 机器学习 > 深度学习。深度学习设计框架:环境查看import paddle import numpy as np import os import matplotlib import matplotlib.pypl...

【深度学习入门案例】波士顿房价预测(上)

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