预测波士顿房价。
用以往的房价数据来训练模型预测未来的房价。
1.加载csv数据；
2.探索数据，察看数据的最小值、最大值、均值、方差等统计量；
3.定义一个表现预测率和错误率的图，判断准确率；
4.洗乱数据并把数据分为训练数据和测试数据，使用Cross-Validation技术；
5.分析数据的表现，用不同的参数测试模型并且用前面定义的图展示；
6.评估模型的表现，使用Grid Search的到最优的模型；
7.预测房价；
8.着眼现实，看这个模型是否能应用到现实世界，
第一，以前收集的数据是否对现在有用，
第二，是否有充足的特征能描述这所房子，
第三，这个模型是否足够健壮能够预测所有类型的房屋，
第四，用郊区数据训练的模型能否应用到农村。
Github 源码:^^希望指正
预测波士顿房价。用以往的房价数据来训练模型预测未来的房价。1.加载csv数据；2.探索数据，察看数据的最小值、最大...
本内容为Udacity课程波士顿房价预测项目，欢迎阅读，有错的地方请留言。仅参考不建议作为其他用途。 第一步. 导...
4.9日到现在一直在做Udacity的P1项目——波士顿房价预测。这个项目让我收获最大的就是理清了机器学习解决问题...
20160822 ~ 20160828 新知 Udacity 有一个纳米学位（nanodegree）项目，与大公司...
机器学习工程师纳米学位 模型评价与验证 项目 1: 预测波士顿房价 欢迎来到机器学习的预测波士顿房价项目！在此文件...
预测房价：回归问题 回归问题预测结果为连续值，而不是离散的类别。 波士顿房价数据集 通过20世纪70年代波士顿郊区...
机器学习实战小项目之波士顿房价预测 前言 波士顿房价预测项目是一个简单的回归模型，通过该项目的学习可以学会一些关于...
波士顿房价预测模型，是经典的线性回归模型。记得吴恩达深度学习课程的第一课就是讲波士顿房价预测模型，入门的项目。Pa...
机器学习工程师纳米学位 模型评价与验证 项目 : 预测波士顿房价 第一步. 导入数据 在这个项目中，你将利用马萨诸...
本文标题：ML预测波士顿房价－Udacity nanodegree Bos
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/kgpnbttx.html
网友评论