房价kaggle
[Python高级应用课程设计]大数据分析——二手房屋房价分析
一、选题背景介绍及选题意义 随着经济的发展和城市化进程的加快，房地产市场已成为我国经济增长的重要支撑。然而，房价的波动却成为了社会关注的焦点之一。因此，利用大数据分析方法对房价进行研究和预测已成为当前热门的研究方向。大数据分析技术可以从多维度、全方位地收集和分析相关数据，发现数据背后的规律，并进行预 ......
BigDataAIML-Kaggle-How to Calculate Principal Component Analysis (PCA) from Scratch in Python
How to Calculate Principal Component Analysis (PCA) from Scratch in Python https://www.kaggle.com/code/aurbcd/pca-using-numpy-from-scratch PCA using N ......
kaggle使用tensorboard
参考：https://www.cnblogs.com/jhy-ColdMoon/p/17341992.html 需要使用Ngrok import os import multiprocessing !wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-st ......
kaggle Open Problems – Single-Cell Perturbations 1st & 2nd place solution summary
Leaderboard： https://www.kaggle.com/competitions/open-problems-single-cell-perturbations/leaderboard 2nd Solution: https://www.kaggle.com/competitions ......
机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测
目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容 流程 实际上就做了几个事： 数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式 前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果 计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数 ......
机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降
从波士顿房价开始 目标 其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示 我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即: 然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即： 那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b ......
R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25044 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于结构方程模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 1 简介 在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。第一种有时称为“路径分析”，而后者有时称为“测量模型” ......
pytorch——房价预测
1、首先对数据进行读取和预处理 2、读取数据后，对x数据进行标准化处理，以便于后续训练的稳定性，并转换为tensor格式 3、接下来设置训练参数和模型 这里采用回归模型，既y=x*weight1+bias1，设置的学习率为0.0006，损失函数采用了MSE（均方误差） 4、绘制图像 由于数据量较少， ......
Kaggle:Titanc Survived
Kaggle:Titanc Survived 数据处理 对于这个问题，在训练集中给了10列作为特征。其中有一些对结果预测并没有太大影响的PassengerId、Name、Cabin、Ticket。 PassengerId可以直接作为pandas读取cvs文件时候的index_col。 train_d ......
Kaggle:Otto Group Classification
Kaggle:Otto Group Classification 数据处理 导入相应的包之后，从csv文件中读取数据，指定id列为index列。本身id列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起。 train_data = pd.read_csv("dataset/train.csv", ......
Kaggle:House Prices
Kaggle:House Prices 数据处理 首先是处理数据，导入相应的包，使用pandas读取csv文件，并指定Id列为index，本身Id这一列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起以便后续的处理。 train_data = pd.read_csv("dataset/train ......
Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33917 原文出处：拓端数据部落公众号 KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。这是一个非常有用的特性，因为大多数客户的数据并不真正遵循任何理论假设，例如线性可分性，均匀分布等等。 何时应使用KNN？ 假设您想要租一间公 ......
【Kaggle】Spam/Ham Email Classification
基本思想 需求是对垃圾邮件进行分类。 思路1：使用LSTM、GRU等自带的时序模型进行分类。 思路2：使用spacy这个NLP库，里面的textcat可直接用来文本分类 实际上，思路2比思路1更优。由于是入门题，就只使用思路1了。 思路2代码参考：https://blog.csdn.net/qq_2 ......
R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31938 最近我们被客户要求撰写关于灰色模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可 ......
线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=21467 最近我们被客户要求撰写关于北京房价的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化 目的 人们得到更多的资源（薪水），期望有更好的房子 人口众多 独生子女政策：如何影响房子的几何结构？更多的卧室，更 ......
Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33632 原文出处：拓端数据部落公众号 机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。过度拟合是指学习的假设在训练数据上拟合得非常好，以至于对未见数据的模型性能造成负面影响。该模型对于训练数据中没 ......
数据分析（以kaggle上的加州房价为例）
数据来源：House Prices - Advanced Regression Techniques 参考文献： Comprehensive data exploration with Python 1. 导入数据 import pandas as pd import warnings warnin ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.10 实战Kaggle比赛：预测比赛
# 4.10.1 下载和缓存数据集 ```python import hashlib import os import tarfile import zipfile import requests #@save DATA_HUB = dict() DATA_URL = 'http://d2l-dat ......
kaggle 入侵肾脏大赛
赛题任务 : 语义分割任务赛题思路 : 构建深度学习语义分割模型完成步骤1: 基本的语义分割模型 (FCN或UNet )、损失函数，跑通流程步骤2 : 根据交又验证训练多个模型，完成模型结果集成步骤3 : 对预测闻值进行搜索&可视化，改进损失函数&模型结构步骤4 :寻找外部数据，构建预训练模型步骤5 ......
【pytorch】目标检测：一文搞懂如何利用kaggle训练yolov5模型
笔者的运行环境：python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle。yolov5对python和pytorch版本是有要求的，python>=3.8，pytorch>=1.6。yolov5共有5种类型n\s\l\m\x，参数量依次递增，对训练设备的要求也是递增。本文以yolo ......
R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25044 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于结构方程模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 1 简介 在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。第一种有时称为“路径分析”，而后者有时称为“测量模型” ......
kaggle房价预测
import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' import hashlib import tarfile import zipfile import requests import numpy as np import pandas as p ......
AI绘画StableDiffusion：云端在线版免费使用笔记分享-Kaggle版
玩AI绘画（SD），自己电脑配置不够？今天给大家介绍一下如何baipiao在线版AI绘画StableDiffusion。 Kaggle 是世界上最大的数据科学社区，拥有强大的工具和资源，可帮助您实现数据科学目标。（每周可以免费使用30个小时）。 文末有更多相关AI资源。 文章较长，可阅读原文享F受更 ......
R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据
被客户要求撰写关于灰色模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化 由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房 ......
基于回归分析的波士顿房价分析
#基于回归分析的波士顿房价分析 项目实现步骤： 1.项目结构 2.处理数据 3.处理绘图 4.对数据进行分析 5.结果展示 一.项目结构 、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据
以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化 由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房价，而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以 ......
机器学习 房价预测
机器学习 房价预测 选题背景 1) CRIM:每个城镇的人均犯罪率。这个属性表示每个城镇中每个人的犯罪率。它提供了有关该地区犯罪活动水平的信息。 2) CHAS:二元变量，决定每个城镇的土地是否位于查尔斯河的边界上。如果通道与河流接触，它的值为1，否则为0。它表明这个城镇离河很近。 3) ZN:分配 ......
kaggle notebook 处理临时脚本的方法
#=写入项目临时代码 aaa=''' #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 # Copyright 2023 The HuggingFace Inc. team. All rights reserved. # # Licensed under the Apache ......