ML之KMeans:利用KMeans算法对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行二聚类分析
目录利用KMeans算法对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行二聚类分析设计思路输出结果核心代码 相关文章ML之KMeans:利用KMeans算法对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行二聚类分析ML之KMeans:利用KMeans算法对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行二聚类分析实现 利用KMeans算法对Bost....

ML之LiR:利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测
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ML之KMeans:利用KMeans算法对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行二聚类分析
设计思路输出结果train_boston_data.shape (1460, 81) Id MSSubClass MSZoning ... SaleType SaleCondition SalePrice0 1 60 &...

ML之LiR:利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测
设计思路输出结果train_boston_data.shape (1460, 81) Id MSSubClass MSZoning ... SaleType SaleCondition SalePrice0 1 60 &...

ML之xgboost:利用xgboost算法对Boston(波士顿房价)数据集【特征列分段→独热编码】进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分
输出结果 设计思路 核心代码XGBR = XGBRegressor() cv_split = ShuffleSplit(n_splits, train_size, test_size) XGBR_grid = GridSearchCV(XGBR, grid_params, cv=cv_split)class XGBRegressor(XGBModel, XGBRe....


ML之回归预测:利用13种机器学习算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)来比较各模型性能
输出结果数据的初步查验:输出回归目标值的差异The max target value is 50.0The min target value is 5.0The average target value is 22.532806324110677LiR:The value of default measurement of LiR is 0.6763403830998702LiR:R-squar....

ML之LiR&SGDR:基于二种算法(LiR、SGDR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能
输出结果Boston House Prices dataset===========================Notes------Data Set Characteristics: :Number of Instances: 506 :Number of Attributes: 13 numeric/categorica.....

ML之RF&DT:利用RF(RFR)、DT(DTR)两种算法实现对boston(波士顿房价)数据集进行训练并预测
输出结果实现代码boston_house = load_boston()boston_feature_name = boston_house.feature_namesboston_features = boston_house.databoston_target = boston_house.targetprint('boston_feature_name','\n',boston_featu....

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