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house
prices 数据集
house
prices 数据集 .csv格式
2021-10-21 16:09:13
140KB
数据集
1
sklearn_
house
_predict.ipynb
机器学习基础sklearn代码
2021-10-18 17:11:58
90KB
机器学习
1
Low Poly Stores
House
ver 2 Isometric.unitypackage
Low Poly Stores
House
ver 2 Isometric
2021-10-01 14:07:26
8.04MB
Unity
Unity3d
1
Phased.Array.Antenna.Handbook。相控阵天线手册。artech
house
出版社。
Phased.Array.Antenna.Handbook。相控阵天线手册。artech
house
出版社。
2021-09-27 17:19:07
7.5MB
Phased
Array
Antenna
1
Predict-
House
-Prices:使用Kaggle的Ames Housing数据集预测房价的回归模型-源码
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
2021-09-23 20:13:50
6.53MB
JupyterNotebook
1
预测房价问题
House
Price Advanced Regression Techniques
购房者描述他们的梦想房屋,预测最终价格。问题转换为回归问题,评价标准时RMSE,从MSSubClass,MSZoning,LotFrontage等特征提取新的特征。考虑到评价指标是RMSE,本质是一个回归问题,模型融合时候可以使用多个回归模型进行stacker。采用数据清洗、特征工程、建模和高级回归技术,实现了对数据进行分析,分析数据之间的联系,数据的分布,数据的类型等,最终实现了堆叠回归预测房价,其主要功能包括预测销售价格并练习特征工程,RF和梯度提升,特点是堆叠回归,预测值与真实值误差小。 源代码:
House
price.py 训练集:train.csv 测试集:test.csv 提交样例:sample_submission.csv 最终提交:submission.csv
2021-09-08 09:46:34
211KB
机器学习
Python
房价高级回归技术
1
House
Furniture Pack 1.0 现代家居家具模型包.zip
House
Furniture Pack 1.0
2021-08-30 14:15:28
409.85MB
室内家具
Unity
家装模型
1
Base-
House
-generator.hiplc
Houdini建筑自动生成。油管Simon Houdini的Houdini
house
generation || Tutorial视频教程链接里需要下载的文件。
2021-08-25 13:30:17
956KB
Houdini
house
generation
UE4
1
Openstack Ice
house
on CentOS6.7部署超级指南.pdf
本文是根据OpenStack官方多份英文文档翻译并结合实际实施后整理出来的。虽然官方文档很详细,但一方面是英文,另一方面仍然会有一些小坑,尤其是网络配置上面。所以我也把自己在实施过程中遇到的一些问题及解决方法一并补充在这份文档中了。
2021-08-17 22:18:49
1.58MB
Openstack
CentOS6.7
1
House
租房系统源码
租房系统源码 房屋信息 标题:
2021-08-15 13:45:06
18.99MB
租房系统源码
1
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