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Python二手房价格预测（二）——数据处理及数据可视化

数据可视化数据处理

在前面分享了二手房的数据获取，可以看上一篇文章，也可以扫描二维码查看CSDN博客。

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2022-07-13

1.7K0

Python二手房价格预测（一）——数据获取

https 网络安全 php

二手房价格预测问题一直作为基础的数据分析入门课题，有许多开源的房价预测数据集。这些数据虽为经典，但时效上有所不足。因此我将在此记录Python从0到1的二手房房价预测过程，从数据获取开始。

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2022-07-13

1K0

Python二手车价格预测（二）—— 模型训练及可视化

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

一般的预测任务分为回归任务和分类任务，二手车的价格是一个明确的固定值，因此二手车价格预测是一个回归任务。

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2022-07-13

2.1K1

Python二手车价格预测（一）—— 数据处理

数据处理机器学习神经网络深度学习人工智能

我们的数据来源是“人人车”二手车网站，通过Python爬虫获取291个城市所有在售二手车详细数据。

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2022-07-13

1.5K0

Python爬虫实战——爬取小说

python 爬虫 php

按F12或鼠标右键检查，使用选取页面元素的工具定位各个章节的位置，并且查看对应的链接。

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2022-07-13

2.8K0

代价函数和梯度下降

在开始之前，我们先回顾一下代价函数（Cost Function），用三维图像表示一个代价函数如下👇 📷 在这个三维空间中，存在一个点，使代价函数J达到最小，换一个图像表示法： 📷 那么我们真正需要的是一种有效的算法，能够自动的找出令代价函数最小化的参数。梯度下降（Gradient Descent），就是一种用来求函数最小值的算法。梯度下降的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到找到一个局部最小值（local m

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2022-07-13

2900

模型表示、代价函数

上次我们讲到监督学习中，有个预测房价的例子，在这个例子中，我们知道一个房子的面积，要这个房子的预测价格。从机器学习的角度说，就是需要我们建立一个模型，模型的输入是房子面积，输出是房子价格。那么这个模型到底是个什么东西呢？

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2022-07-13

4010

Machine Learning初探

无监督学习监督学习编程算法 linux 机器学习

目前有各种不同类型的机器学习算法，最主要的两类是监督学习和无监督学习，简单的说，监督学习就是我们教会计算机学习某些东西，而在无监督学习中我们让计算机自己学习。

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2022-07-13

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