2020年于都县住房城乡建设部信息中心招聘《计算机专业知识》试题汇编.pdf

加州住房 来源 此数据集是可从（波尔图大学）获得的“加利福尼亚住房”数据集的修改版本。 LuísTorgo从StatLib存储库（现已关闭）中获取了它。 数据集也可以从StatLib镜像下载。 该数据集出现在1997年Pace，R.Kelley和Ronald Barry题为“稀疏空间自回归”的论文中，该论文发表在《统计和概率快报》杂志上。 他们使用1990年加利福尼亚人口普查数据构建了该数据。 每个普查区组包含一行。 街区小组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位（街区小组通常人口为600至3,000人）。 调整 此目录中的数据集几乎与原始数据集相同，但有两个区别： 从total_bedrooms列中随机删除了207个值，因此我们可以讨论如何处理丢失的数据。 添加了另一个名为ocean_proximity类别属性，该属性（非常粗略地）指示每个块组是在海洋附近，在湾区附近，在内陆还

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根据房屋租赁信息创建的日期和其它相关特征，预测该租赁信息预计被查询点击的次数，进而提供欺诈控制和信息质量监测，使房屋业主和代理人更好的理解租户的需求和偏好。

加州住房数据集 开发了机器学习模型来预测加利福尼亚住房数据集的中位数房屋价值特征。 使用了三种算法：线性回归，XGBoost和TensorFlow / Keras神经网络。 在模型训练之前进行了要素工程，包括Z分数归一化，对数缩放，要素添加（总卧室与总房间的比率），要素修剪和要素合并以及经度和纬度的交叉。 对于所有这三种算法，均使用工程特征的不同组合绘制R平方图，以观察有效性。 然后，根据算法以图形方式编辑这些图，以便于比较。 下面提供了每种算法的图例，这些图例将数值链接到一组工程特征。 该存储库中提供的机器学习脚本与图例重合，例如，XGBoost的“ 1：无特征工程”与XGBoost文件夹中的“ californiaHousingXGBoost1.py”重合。 R平方图位于每个父算法文件夹内的各个“图”文件夹中。 其中提供了单独的.svg图形，用于以下图例中列出的功能工程集的所有

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该项目旨在使用提供的数据集建立房价模型，以预测加利福尼亚州的房价中位数。 考虑到所有其他指标，该模型应该从数据中学习并能够预测任何地区的房价中位数。 地区或街区组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位（街区组通常人口为600至3,000人）。 项目数据集中有20,640个地区。

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Java Web 实训 jsp+servlet 住房公积金筹集 还有我自己写了一个非常简单的数据库分页查询，可以给正在学习的参考一下，因为写的比较仓促所以有些地方写的不好，但是把如果拿去做实训还是可以的

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