预测钻石价格 竞争的目的是根据钻石的特征(克拉,重量,颜色,切工...)预测钻石的价格。 这是为Ironhack Data Analytics训练营的学生创建的学术竞赛。
2022-05-04 22:39:34 970KB JupyterNotebook
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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
2022-04-05 21:10:21 26KB 数据集
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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。
2022-03-22 21:03:59 192KB 房价预测 kaggle
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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。
2022-03-17 21:02:05 93KB TypeScript
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房屋价格-高级_回归_技术
2021-12-29 22:08:52 2KB
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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
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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
2021-12-28 13:32:43 176KB Kaggle house prices 房屋价格预测
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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。
2021-12-25 18:51:46 2.4MB JupyterNotebook
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房价,高级回归技术 Kaggle完成 用于
2021-12-24 15:33:48 74KB JupyterNotebook
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鳄梨价格和美国多个市场销量的历史数据 avocado.csv
2021-12-03 13:06:29 630KB 数据集
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