Desafios do Kaggle Repositóriopara armazenar os Notebooks dos desafios do Kaggle。
Kaggle-M5-预报 kaggle竞赛“ M5预测”的存储库。
机器学习预测住房价格 房价-高级回归技术的Kaggle竞争:使用机器学习来预测爱荷华州的房价。 查找kaggle竞赛的链接: ://www.kaggle.com/c/house-prices-adva
泰坦尼克乘客生存预测-kaggle-数据集
波士顿房价 这是 sklearn.datasets 里的一种 Toy Dataset ,包含503个美国波士顿房价的观测值,是内置的小数据集,也是研究回归算法的优秀数据集。 Python编程实现 im
基于梯度下降法的线性回归模型预测房价,进行多元线性回归,其中包括一套关于房价预测的数据和基于numpy和pandas基础库的源代码
人工智能,机器学习最好的案例,数据集真实有效 波士顿房价预测 数据集 多元线性回归模型-最好的数据集
波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差
兼顾时间序列模型和多因素回归模型来预测房地产价格,对市场自发展趋势和外部因素影响得出的合理的模型
利用机器学习算法对房价预测数据集进行分析,并给出相应的预测结果。数据集的特征、算法的选择和使用过程。通过对结果的分析,本文还针对数据集的不同属性提出了相应的优化建议。此外,本文还提供了相关的代码和数据