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  1. 机器学习实用指南 加州房价中位数

  2. 机器学习实用指南 加州房价中位数，本文件包含了机器学习实用指南的第二个章节代码和解释

  3. 所属分类：机器学习

  1. python for循环，列表推导、numpy三者的运算速度对比

  2. 在Python中，我们要尽量的对数据计算选择使用numpy格式， 不要过得使用for，for循环计算效率很低，一般情况下，列表推导的计算速度介于两者之间。 这里我将三者做一个对比，所做的案例就是将矩阵上的每个元素， 在原来数值的基础上都加上1。这是一个简单的操作，对比一下，每种方法所花的计算的时间。 这里就是使用sklearn的美国加州房价的数据集的特征X作为我们的矩阵数据集。 import pandas as pd from sklearn.datasets import fetch_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：77kb
    • 提供者：weixin_38547151

  1. 机器学习加州房价数据集（California housing）

  2. 机器学习实战（基于scikit-learn和tensorflow）第一章中用到的数据集，书中的代码由于网络问题无法下载，可以下载这个文件

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：hpuexplorer

  1. 子类API实现wide&deep模型——网络层构建

  2. 子类API实现wide&deep模型——网络层构建 以下代码展示如何用子类API实现wide&deep模型的网络层的构建，数据是使用的sklearn中的加州房价预测数据集。wide以及deep模型使用同样的输出。 代码展示： class WideDeepModel(keras.models.Model): def __init__(self): super(WideDeepModel, self).__init__() #定义模型层次 se

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：24kb
    • 提供者：weixin_38519681

  1. End-to-end-ML-Housing-price-prediction-:一个端到端的机器学习项目，用于预测加州的房价-源码

  2. 端到端ML房屋价格预测 一个端到端的机器学习项目，用于预测加利福尼亚的房价。 从头到尾构建机器学习项目的所有必需阶段。 它在机器学习项目中考虑以下“ HOWS”： 获取数据 可视化并从发现中获取意义 准备不同的机器学习算法 如何选择和训练模型 如何微调模型 如何保存模型 它在两者之间给出了一些说明，以在Jupyter笔记本中提供一些说明。 使用的数据集是housing.csv Jupter笔记本电脑是端到端的ML_外壳 致谢：Aurelien Geron

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：401kb
    • 提供者：weixin_42118770

  1. 住房价格预测：使用机器学习的加利福尼亚住房价格预测-源码

  2. 加州房屋价格预测 机器学习算法非常强大，可以根据历史数据预测房价。 考虑到这些地区的许多特征，问题陈述是要预测加利福尼亚地区的房屋中位价。 StatLib存储库中的“加利福尼亚住房价格”数据集。 此数据集基于1990年加利福尼亚人口普查的数据。

  3. 所属分类：其它