用于线性回归分析的数据表波士顿房价housing.csv

Boston_Airbnb_EDA 项目动机 对于本演示，我使用了由Inside Airbnb于2020年6月10日汇编的开放数据源，通过基于以下三个标准执行EDA分析了波士顿Airbnb数据集-a）位置-您在哪些区域有更多选择或可能会停留在哪些区域波士顿爱彼迎（Boston Airbnb）？ b）房间类型-哪种类型的房间最受欢迎？ c）价格-影响价格的重要特征是什么？ 您能预测波士顿Airbnb的价格吗？ 波士顿Airbnb数据集 由波士顿25个社区中的3440个列表和Airbnb的16个功能组成。 EDA 审查九个数字特征之间的配对关系 纬度：从南部42.25到北部42.40，列表的数量正在增加。 经度：从西部-71.15到东部-71.00，波士顿Airbnb的房源数量增加。 Number_of_Reviews和Reviews_Per_Month是正相关的。 查看Spearman相

本数据集为机器学习算法学习和模型验证的典型数据集，可用作机器学习回归问题的分析验证

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线性回归预测波士顿房屋价格（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式），并进行了对比分析。 # 使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测 # 波士顿房屋价格 包含506个样本、13个特征指标 # XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统，也可以实现线性回归 # 使用XGBoost时，需将数据转化为DMatrix格式，否则会出现错误 # 使用评估指标判断 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测方式的优劣

boston_house_prices.csv 波士顿房价数据集

使用线性回归实现波士顿房价预测，使用以下三种方法对比预测效果： 1、使用正规方程的优化方法对波士顿房价进行预测； 2、使用梯度下降的优化方法对波士顿房价进行预测； 3、使用岭回归对波士顿房价进行预测；

该数据集是由 Boston 警察局提供，包括 2015 年 6 月 14 日至 2018 年 9 月 3 日的犯罪记录。具体内容包括事件编号，描述，时间日期，地点等信息。可被用作于研究犯罪频率、犯罪种类等问题

波士顿房价数据集 预测房价

人工智能初学者常用的minist手写数字识别、波士顿房价预测以及Fashion minist的分类。基于机器学习以及深度学习的模型搭建，实验报告中有所介绍。代码也在实验报告内，帮助你快速完成入门案例，成为人工智能初学者。