== 答辩结束，记录一下觉得是毕设的一个亮点 == 以下是实现房价预测的流程图： 原始数据大概如下（展示部分）： 在清洗之前先进行数据字段的相关系数的计算，相关度越大影响越大，对于后期建模建模分数比较有利 相关系数计算：engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/houseinfo?charset=utf8")
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2024-03-25 15:31:58
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随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。随机森林采用决策树作为弱分类器，在bagging的样本随机采样基础上，⼜加上了特征的随机选择。当前结点特征集合( 个特征)，随机选择 个特征子集，再选择最优特征进行划分。 控制了随机性的引入程度，推荐值：算法步骤从样本集N中有放回随机采样选
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2024-01-08 18:15:00
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很多旁友在刚接触数据分析的时候，缺乏数据思维的支持，做起分析来感觉找不准方向，很难通过分析挖掘出数据的价值。因此，我今天给刚入行的新人们分享一种通用的数据分析思维，在很多种分析场景都可以借鉴使用。我要说的就是“Why-What-How”模型，这个模型在讲解概念和执行上是个不错的思维模型，本文将按照这个模型框架来拆分数据分析，为了帮助大家更好地理解，先贴出一张思维导图：WHY：为什么要做数据分析个人
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2024-08-04 13:00:01
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假设，现在让你一周了解船舶业，面对一个闻所未闻的行业，你怎么分析？你知道这个行业排名前十的企业吗？你知道这个行业这几年的发展趋势吗？你知道这个行业有什么技术吗？你知道这个行业的客户都来自哪里吗？你知道这个行业的国家政策是什么吗？快速了解一个行业是咨询顾问的基础能力，体现着一个人的基本学习以及商业逻辑素养。也是分析师锻炼商业思维的一种捷径。有网友问：使用哪些“教科书式的方法”，使用哪些工具，以什么样
本系列文章 主要是 分享 思维模型，涉及各个领域，重在提升认知。战略制定方法。1 波士顿矩阵的应用1.1 波士顿矩阵在白酒市场中酒类营销中的运用以白酒市场为例，能经久不衰的酒品牌并不多，能维持三年五载的品牌已经是不错了，“一年喝倒一个牌子”成为白酒品牌中常有的事。酒类商品作为快速消品，近年品牌链不断延长，一个酒品牌往往有高中低档全部的品种，同时为了实现品牌的差异化，总会有新品推出，这些变
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2024-05-27 19:25:54
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1.Healthcare.gov：联邦政府的在线保险网站已经成为IT领域出错的一个典型事件。这次事件已经不单单是一次简单的停机事件。该故障导致了一系列的硬中断和软中断，最终使该网站的功能几乎全部丧失。联邦政府曾尝试增加更多硬件设施来做弥补，但该网站在十二月初直到奥巴马管理的“IT团队”正确定位软件和解决数据瓶颈时才恢复其功能。之后，又通过正式成立医疗改革法案以及政治审查，该网站的性能才趋于完备。
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2024-04-01 16:05:36
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波士顿矩阵分析针对的对象一般是产品或业务线，从市场增长率和市场占有率出发画出各产品的散点图，利用平均市场增长率和平均市场占有率将产品划分为4个象限，从而起到对产品分类考虑和营销的作用。同样都是分为四个象限，四象限分析法与其区别主要在于项目或者事件管理，两者针对的对象不一样。一、简单介绍两种分析方法1、波士顿矩阵分析（Boston Matrix Analysis），也称为成长份额-市场占有率矩阵分析
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2023-11-14 14:10:54
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波士顿房价问题——多元线性回归+Tensorflow决定房价的因素有很多，所以采用多元线性回归模型 官方提供的波士顿房价项目数据集 其中， 载入数据df = pd.read_csv('boston.csv', header=0)观察数据摘要描述信息 将df转换为np的数组格式,并做归一化归一化：（特征值-特征最小值）/(特征最大值-特征最小值）如果缺少归一化步骤，不同特征值的取值范围大小不同，可能
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2024-05-03 15:07:59
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波士顿矩阵（BCG矩阵）是由美国波士顿咨询公司率先提出的、对企业当前的业务组合进行分析、评价的战略管理工具。它把公司经营的全部产品和服务的组合作为一个总体来看待，故也称“统筹分析法”。这种方法假定企业由两个以上的经营单位组成，每个单位的产品有明显的差异并具有不同的细分市场。在拟定每个产品的发展战略时，主要考虑的是它的相对竞争地位(市场占有率)和业务增长率。以前者为横坐标，后者为纵坐标，分为四个
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2023-08-09 09:37:18
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作为一名咨询管理公司的成员，你已被一家生产办公设备的生产商聘用。该公司的产品种类包含了5个战略业务单位，显示在下表上。用波士顿咨询公司的战略业务单位投资分析确定每个战略业务单位的相对市场分额，并分析这家公司是否运营正常。叙述波士顿市场成长-分额矩阵的本质，并为高层管理当局今后的战略提出建议。
战略业 务单位 销售额 （百万$）
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2023-12-12 11:26:34
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与之前不同，训练集和测试文档结果是分开的。 导入数据集 train_df是所有训练数据，包括房价结果。train_test是测试特征数据集，其对应的房价结果在sub里。查看训练集维度。 数据分割 因为训练集的特征和结果在一起的，我们最好是将他们分离 train_target = train_df[' ...
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2021-09-20 17:33:00
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# 波士顿房价预测：机器学习的魅力
在房地产市场中，房价的预测对于买家、卖家和投资者都至关重要。利用机器学习技术，我们可以更好地理解和预测房价。本文将以波士顿房价数据集为例，介绍如何通过机器学习模型进行房价预测，并给出相应的代码示例。
## 数据集概述
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了波士顿地区不同房屋的特征及其对应的房价。数据集中有多个特征，包括房间数量、地理位置、房屋年
1. 加载飞桨、numpy等相关类库import paddle
import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.dygraph as dygraph # 动态图的类库
from paddle.fluid.dygraph import Linear # 神经网络的全连接层函数
import numpy as np
import os
import
深度学习波士顿房价预测是一个经典的回归任务，使用波士顿房价数据集，结合深度学习技术，我们能够有效地预测房价。根据需求，我们将详细记录从环境准备到优化技巧及排错指南等整个过程，力求帮助更多同仁逐步掌握这一技术。
## 环境准备
在开始之前，我们需要安装相关的前置依赖。如下表所示，确保你使用的库与版本兼容：
| 依赖库 | 版本 | 备注
1 from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression 2 from sklearn.datasets import load_boston 3 from sklearn
原创
2022-09-05 15:59:15
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MENU背景首先导入必要的包准备数据uci-housing数据集介绍train_reader和test_reader网络配置网络搭建定义损失函数定义优化函数模型训练 and 模型评估创建Executor定义输入数据维度定义绘制训练过程的损失值变化趋势的方法draw_train_process模型预测创建预测用的Executor可视化真实值与预测值方法定义 背景经典的线性回归模型主要用来预测一些存
产品是公司销售活动中重要的维度之一，那你了解公司产品布局吗？公司的哪些产品是盈利的？哪些产品的占有率高？别总是一提到产品分析就开始头疼，不知道该从何下手；一面对海量产品数据，挠破头也想不出体现数据价值的办法。波士顿矩阵介绍 今天我就给大家分享一个连宝洁公司都在使用的数据分析模型—波士顿矩阵。波士顿矩阵(BCG Matrix)，又叫做市场增长率-相对市场份额矩阵、四象限分析法、产品系列结构管理法等，
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2023-11-20 14:24:25
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20220321https://zhuanlan.zhihu.com/p/163259179 作业成本法https://www.zhihu.com/question/27693242/answer/269729289 贴现率20220318究竟是用的久的用户（二八理论），还是分布人数最多的用户（长尾理论），产生的商业价值大？20220104客户价值模型:RFM分析客户流失的预测间题研究至今, 已经
波士顿房价预测
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2021-08-03 16:37:59
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【环境准备】用到的包主要有两个：numpy和sklearn，都是机器学习常用的库。 【数据集介绍】波士顿房价数据集（Boston House Price Dataset）使用sklearn.datasets.load_boston即可加载相关数据。该数据集是一个回归问题。每个类的观察值数量是均等的，共有 506 个观察，13 个输入变量和1个输出变量。在这里我将数据集视作线性关系，即所以
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2024-10-17 15:27:55
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