ML之LiR&DNN&EL：基于skflow的LiR、DNN、sklearn的RF对Boston(波士顿房价)数据集进行回归预测(房价) / 开普饭

最近在medium中看到William Koehrsen,发现其分享了数十篇python相关的高质量的数据分析文章.我想尽量抽时间将他的文章翻译过来,分享给大家. 作者:William Koehrse ...

前言前面一篇在xadmin后台一个页面显示2个关联表(OneToOneField)的字段,使用inlines内联显示.本篇继续学习一对一(OneToOneField)关系的查询. 上一篇list_d ...

前言 admin后台页面表名称(默认会多加一个s)和字段名称是直接显示在后台的,如果我们想设置成中文显示需加verbose_name和verbose_name_plural属性 verbose_nam ...

前言前面在admin后台页面通过设置外键,可以选择下拉框的选项,本篇主要讲解关于外键(ForeignKey)的查询 models设计在上一篇的基础上新增一个BankName表,Card表通过外键关 ...

该程序以输入图像为目标.输入图像被分成四个象限.根据输入图像中的颜色为每个象限分配一个平均颜色.误差最大的象限被分成四个子象限以细化图像.这个过程重复N次. https://github.com/fo ...

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 ...

ML之FE:基于LiR/Ridge/Lasso/ElasticNet/AvgModels/RF算法(GSCV) 利用某市房价数据集(特征工程处理)进行房价回归预测输出结果 1.输出基本信息 bj_d ...

ML之LiR&Lasso:基于datasets糖尿病数据集利用LiR和Lasso算法进行(9→1)回归预测(三维图散点图可视化) 相关文章 ML之LiR&Lasso:基于dataset ...

Matlab之DNN:基于Matlab利用神经网络模型(epochs=10000000)预测勒布朗詹姆斯的2018年总决赛(骑士VS勇士)第一场得分.篮板.助攻输出结果预测勒布朗詹姆斯的2018年 ...

ML之分类预测:基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测输出结果数据集展示输出结果 1.k-NN k-NN:Accuracy of K ...

DL之DNN:基于自定义数据集利用深度神经网络(输入层(10个unit)→2个隐藏层(10个unit)→输出层1个unit)实现回归预测实现代码基于自定义数据集利用深度神经网络(输入层(10个uni ...

ML之RS之CF:基于用户的CF算法-利用大量用户的电影及其评分数据集对一个新用户Jason进行推荐电影+(已知Jason曾观看几十部电影及其评分) 输出结果先看推荐结果显示实现代码 from m ...

DL之DNN:基于神经网络(从1层~50层)DNN算法实现对非线性数据集点进行绘制决策边界输出结果设计代码首先查看数据集 import numpy as np from sklearn.data ...

#Keras之DNN:基于Keras(sigmoid+binary_crossentropy+predict_proba)利用DNN实现分类预测概率--DIY二分类数据集&预测新数据点输出结 ...

ML之LiR&DNN&EL：基于skflow的LiR、DNN、sklearn的RF对Boston(波士顿房价)数据集进行回归预测(房价)