1300个笔记本电脑型号的数据集。公司名称,产品名称，笔记本电脑类型，屏幕英寸，屏幕分辨率，CPU型号，RAM特性，记忆，GPU特性，操作系统，笔记本电脑重量，笔记本电脑的价格。 laptops.csv

该资源是kaggle入门项目房价预测数据集，仅限用于学习交流。 该资源是kaggle入门项目房价预测数据集，仅限用于学习交流。 该资源是kaggle入门项目房价预测数据集，仅限用于学习交流。

NFT价格 用于查询来自不同NFT市场（例如OpenSea）的价格的脚本。 价格以JSON格式发布，由NFT-Tools项目使用。

房屋价格-高级_回归_技术

加州住房价格模型 客观的 我使用“加利福尼亚房屋价格数据集”的“随机森林回归”建立了一个模型，以预测加利福尼亚房屋的价格。 图书馆与依存关系 我在这里列出了该项目所需的所有必要的库和依赖项： import sys , os , tarfile , urllib . request import numpy as np import pandas as pd from sklearn . model_selection import train_test_split , cross_val_score , GridSearchCV from sklearn . model_selection import StratifiedShuffleSplit from pandas . plotting import scatter_matrix from sklearn . impute im

Kaggle房屋价格预测完整资源-Kaggle-house-prices-advanced-regression--techniques，包括train.csv test.csv sample_submission.csv data_description.txt

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-advanced-regression-techniques 该存储库有几个文件： Code_Predicting房屋价格.py：是带有项目代码的jupyter笔记本。 它还具有注释，以帮助您理解开始代码的思考过程。 预测房价艾姆斯，爱荷华州：pptx：介绍该项目的简报。 它面向具有一定技术知识的公众。 预测房价Iowa.docx.pdf：博客文章，解释了该项目的技术和业务方面。 train.csv：用于项目的数据。 它已上传到github上，为您提供方便，也可以在Kaggle的网页上获取。

房价，高级回归技术 Kaggle完成 用于

鳄梨价格和美国多个市场销量的历史数据 avocado.csv

该数据由巴西政府发布，涉及按类型和许多其他变量划分的53437种不同药品的价格。 medicine_prices_brazil.csv