该项目的目的是通过使用机器学习算法来预测二手车的价格。 汽车价格预测一直是研究的热点，因为它需要大量的努力和现场专家的知识。 我们在由不同汽车的售价及其规格组成的数据集上实施并评估了各种机器学习模型。 该项目有助于管理层了解价格随独立变量的确切变化。
2022-01-02 17:06:47
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足球/足球运动员的价格预测，参加每个欧洲，亚洲或美国联赛的球员的数据/价格。
2022-01-01 16:20:36
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2021-2027全球与中国IC缓冲叉车市场现状及未来发展趋势.docx
2021-12-30 21:03:24
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股票价格预测器
该项目包括多种机器学习和深度学习算法，可以预测各个公司的股价。
2021-12-30 02:16:41
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由于住宅产品的异质性,特征价格模型(HPM)被广泛使用于分析城市住宅市场,在理论分析的基础上,尝试构建特征价格模型对杭州市的住宅市场进行实证研究。该模型的理论基础主要由Lancaster偏好理论和Rosen的产品特征市场供需均衡模型两部分组成。通过收集杭州市西湖区278套住宅交易资料,选择15个因素作为住宅特征,建立了住宅特征价格模型。采用SPSS10.0软件对模型进行多元回归,得到了6个主要住宅特征的隐含价格,并将9个与房价关系密切的住宅特征按照重要程度分为三类,对模型的统计检验和模型结果的分析表明,该
2021-12-29 18:28:48
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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
2021-12-29 15:33:29
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支持语言:English (United States)
2021-12-29 15:12:12
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