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简单线性回归-波士顿房价预测

20210619-波士顿咨询-医疗行业：中国社会办医集团化管理之路.pdf

波士顿房价预测的c语言实现

网上下载的

python 波士顿房价预测 吴恩达

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matlab实现对波士顿房价各变量进行分析，使用回归树与线性回归预测，并对房价进行分类。附详细解析文章及代码。

波士顿房价机器学习作业python编码，策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。

近年来，国内各地的房价几乎都是直线上升，许多 90 都直呼买不起房。不过你是否好奇过房价为什么会涨，房价都跟什么有关系呢？本次实验我们就来揭开这一谜底。当然，本实验只是借用预测房价来学习数据分析的技能，并不会涉及到许多的社会伦理问题。本次课程定位为 Kaggle 数据分析入门课程，课程选取了 Kaggle 中经典的入门项目，并综合编译了相应项目下方部分公开的 Kaggle Kernels 内容。根据 Kaggle 的版权说明，公开 Kernels 均使用 Apache 2.0 授权协议。