深度学习+知识图谱实验手册
实验1-波士顿房价预测：
1、定义问题：波士顿房价预估项目的需求
项目需求：波士顿房地产市场竞争激烈，而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争，你决定运用机器学习的一些基本概念，帮助客户为自己的房产定下最佳售价。你的任务是用可用的工具进行统计分析，并基于分析建立优化模型。这个模型将用来为你的客户评估房产的最佳售价。
通过项目需求，我们可以抽象出以下项目需求：
•该问题是一个回归问题：需要拟合历史数据，得到一个连续的预测值；
•需要统计出一段时间内波士顿房价历史数据
•需要找到影响波士顿房价的各个因素
核心代码：
1.from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression
2.from sklearn.datasets import load_boston
3.from sklearn.model_selection import train_test_split
4.from sklearn.preproc
2022-04-25 16:05:33
8.89MB
该数据集是一个机器学习应用数据。每个类的观察值数量是均等的，共有 506 个观察，13 个输入变量和1个输出变量。
每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包含城镇犯罪率，一氧化氮浓度，住宅平均房间数，到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等等。
2022-03-22 11:54:46
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经典波士顿房价数据集（txt版本），当时我因为网络原因无法用python下载，现在分享给大家，拿走不谢。
2022-03-19 21:03:06
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