house prices 数据集 .csv格式

深度预测房价EDA 在该项目中，使用Kaggle's competition数据集。 在此过程中，我们将经历： 使用IQR和z-score方法去除异常值 可视化categorical变量和continuous变量 如何处理string dtype列以构建machine learning model 处理missing价值 入门 该可在Kaggle上使用，可在创建该笔记本的相同环境中使用，即使用所使用的相同版本的软件包等。 发现 要了解EDA阶段的发现，请进入 机器学习模型 学习曲线 RMS和R2分数 根据实际值可视化我们的预测 执照

A list of 10,000 women's shoes and the prices at which they are sold. 10,000件女鞋的清单及其销售价格。 Datafiniti_Womens_Shoes_Jun19.csv Datafiniti_Womens_Shoes.csv 7210_1.csv

加州房价 1990 年人口普查中加利福尼亚地区的房价中位数 文件 存储库具有以下文件： data / Housing.csv : 带有原始数据的 CSV 文件 data / Housing_preprocessed.csv ：包含最终预处理数据的 CSV 文件 Housing.Rmd : 生成用于分析数据的 R 代码 Housing.html : HTML 文档，包含问题的答案和小组成员的姓名 关于这个软件 该软件是主题实践 2 的一部分：“类型学和数据生命周期”。 主题：数据的类型学和生命周期。 数据科学硕士。 顾问：Mireia Calvo Gonzalez 作者 工作由以下人员完成： 丹尼尔·贝拉斯科·托雷 塞萨尔·阿奎莱拉·帕迪拉

预测库存价格 概述 股市交易是我做过的最迷人的尝试之一。 仅仅通过思考来赚钱的追求确实是一次令人振奋的旅程。 股票市场不再是华尔街市场穿着西装和领带的人所从事的冒险活动。 现在，任何能够使用电话或计算机的人都可以在市场上交易。 这种计算机化的交易将更多的人带入市场，并导致算法交易的丰富性。 实际上，在美国发生的所有交易中，有70％由计算机系统处理。[1] 交易者/投资者在市场上想要的是优势（一件事情比另一件事情发生的可能性更高）。 他们使用自己过去的经验，阅读当前的市场状况以及对图表和价格模式进行技术分析来做到这一点。 由于机器可以更快地处理更多数据，因此它们绝对可以帮助交易者/投资者做出更好的交易/投资决策。 在这个项目中，我将尝试使用一个称为“长期短期记忆（LSTM）”的人工递归神经网络来预测公司的收盘价。 我还将尝试使用DecisionTreeRegressor和LinearRegr

这是我在视频中所用到的10个资产的资产价格数据表，欢迎下载。

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graph-shoe-prices：用Python绘制著名鞋子的成本和售价的图表

kaggle中的房价预测数据集，一共三个csv文件，包括：测试集，训练集和房价真实值