scikit-learn,简称sklearn,一个强大的Python机器学习库,本代码的“加州房价预测”实验是一个线性回归模型,包含已经运行过的jupyter notebook的.ipynb文件和数据集.csv文件,放到jupyter notebook根目录下即可打开或者运行。
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机器学习实验报告加州房价预测项目notebook.zip。 手写线性回归。 线性回归法。 使用R2评估模型效果。
2022-11-17 11:25:00 431KB 机器学习 线性回归 加州房价预测
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加州房价数据集
2022-11-16 11:55:23 400KB 加州房价
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机器学习实战——加州房价
2021-09-06 17:20:01 391KB 机器学习
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机器学习实用指南 加州房价中位数,本文件包含了机器学习实用指南的第二个章节代码和解释
2021-08-22 20:00:33 9.44MB 机器学习实用指南
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代码名称end_to_end_machine_learning_project.ipynb,课程论文格式,内容如题,需要应付课程大作业的自取,代码获取地址:https://codechina.csdn.net/mirrors/ageron/handson-ml?utm_source=csdn_github_accelerator
2021-06-19 21:02:04 947KB 加州房价预测 机器学习
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机器学习实战(基于scikit-learn和tensorflow)第一章中用到的数据集,书中的代码由于网络问题无法下载,可以下载这个文件
2021-04-02 18:47:15 1.98MB 机器学习 加州房价 housing
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