End-to-end-ML-Housing-price-prediction-:一个端到端的机器学习项目，用于预测加州的房价-源码
端到端ML房屋价格预测
一个端到端的机器学习项目，用于预测加利福尼亚的房价。 从头到尾构建机器学习项目的所有必需阶段。 它在机器学习项目中考虑以下“ HOWS”：
获取数据
可视化并从发现中获取意义
准备不同的机器学习算法
如何选择和训练模型
如何微调模型
如何保存模型
它在两者之间给出了一些说明，以在Jupyter笔记本中提供一些说明。
使用的数据集是housing.csv
Jupter笔记本电脑是端到端的ML_外壳
致谢：Aurelien Geron
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