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文章 2022-07-25 来自：开发者社区

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....

文章 2022-07-25 来自：开发者社区

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

目录利用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核心代码相关文章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....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

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 &...

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

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 &...

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

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....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

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)+预测新数据得分

输出结果设计思路

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

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....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

TF之LSTM：利用LSTM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)（二）

核心代码    def add_input_layer(self,):        l_in_x = tf.reshape(self.xs, [-1, self.input_size], name='2_2D')          Ws_in = self._weight_variab....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

TF之LSTM：利用LSTM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)(一)

输出结果boston.data： (506, 13)[[6.3200e-03 1.8000e+01 2.3100e+00 0.0000e+00 5.3800e-01 6.5750e+00 6.5200e+01 4.0900e+00 1.0000e+00 2.9600e+02 1.5300e+01 3.9690e+02 4.9800e+00] [2.7310e-02 0.0....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

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.....

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更新时间 2024-06-08 17:12:53

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