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 / 开普饭

导读:生活中的选择行为无处不在,数据分析师面对的商业场景也存在大量的用户选择问题.系统.科学地研究用户选择问题,得到选择行为背后的客观规律并基于这些规律提出业务优化策略,这些能力对于数据分析师非常重要 ...

波士顿房价预测波士顿房价数据集介绍波士顿房价数据说明:此数据源于美国某经济学杂志上,分析研究波士顿房价( Boston HousePrice)的数据集.数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房 ...

ML之DT&RFR&ExtraTR&GBR:基于四种算法(DT.RFR.ExtraTR.GBR)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 ...

ML之SVM(三种):基于三种SVM(linearSVR.polySVR.RBFSVR)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 H ...

ML之kNN(两种):基于两种kNN(平均回归.加权回归)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 dat ...

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)来比较各模型性能导读通过利用13种机器学习算法,分别是LiR.kNN.SVR.D ...

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) 相关文章 DL之LSTM:利用LSTM算法对Boston(波士顿房价)数据集[13+1, ...

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 1.两种算法的预测结果 2.回归树的可视化实现代码 boston_ ...

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) 输出结果设计思路核心代码 tf_lr = ...

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)+预测新数据得分导读对Boston(波士顿房价)数据集进行特征工程,分 ...

EL之DT&RF&GBT:基于三种算法(DT.RF.GBT)对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测并对比各自性能输出结果设计思路核心代码 vec = DictVecto ...

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