作者 | 何之源前言如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。在此前发布的
转载
2024-05-10 09:06:53
100阅读
（说明下，本篇的源码有点问题导致预测的温度有问题，请继续往后面的章节看，有原因和解决办法）一、前言最近人工智能、深度学习又火了，我感觉还是有必要研究一下。三年前浅学了一下原理没深入研究框架，三年后感觉各种框架都成熟了，现成的教程也丰富了，所以我继续边学边写。原教程链接：第一章：tensorflow安装与简介课程简介_哔哩哔哩_bilibili所以准备出个系列的教程，给不耐烦看视频或者只是想浅了解一
转载
2024-08-21 11:00:36
26阅读
该数据集包含14个不同的特征，例如气温，大气压力和湿度。 获取数据from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
try:
# %tensorflow_version only exists in Colab.
%tensorflow_version
转载
2024-02-26 06:32:18
68阅读
今天使用 全连接网络 就是数学中断 y=kx+b模式常用参数 ：1导入模块import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import tensorflow.keras
import
转载
2024-03-19 08:29:45
78阅读
CnosDB是一款基于分布式架构的高性能时序数据库。TensorFlow则是目前在预测领域中非常受欢迎的深度学习框架之一。在这篇文章中，您将学习如何利用时间序列数据进行预测，特别是结合CnosDB和TensorFlow来进行预测。由于时间序列数据的自相关性，许多数据科学算法无法用于处理此类数据。因此，在使用时间序列数据进行机器学习时需要使用特定的方法，与其他领域的方法略有不同
转载
2024-05-10 10:35:34
34阅读
...
转载
2019-12-10 20:42:00
230阅读
2评论
全连接神经网络是深度学习入门必学的网络，今天我们来看一个两层的全连接神经网络的搭建过程，以及实现图片的预测，先看一张图： 这张图是一个输入层为784个神经元，输出层为10个神经元的两层的全连接，（我的好兄弟说它像蝙蝠，确实有点像，更像的或许是谈到神经网络和谈到蝙蝠时我们内心的凝重，希望疫情早日结束），这个图是我画来表示一个使用mnist数据集训练手写数字识别的神经网络，而我们在程序里用到的是输入层
import tensorflow as防止过拟合的一个办法是设置验证集，当模型在训练集上训练完之后，利用验证集对模型进行调参优化，最终用测试集测试模型性能print(tf.__version__)2.5.1一、准备数据集import pandas asdf = pd.read_csv('boston.csv')df.head()
CRIMZNINDUSCHASNOXRMAGEDISRADT
原创
2022-07-07 14:25:03
546阅读
Tensorflow2学习笔记：房价预测相关介绍实验环境实验步骤导入相关库获取数全面而灵
原创
精选
2023-03-24 14:03:32
582阅读
本文采用paddle深度学习框架进行房价预测，包含一些其他第三方库，波士顿房价预测问题作为机器学习领域的“hello world”。本文有利于读者更好地理解并入门，为以后更深程度的学习打下良好的基础。前言： 波士顿房价数据集源于美国某经济学杂志上，分
转载
2024-10-21 20:07:07
380阅读
# Python入门：房贷计算器的实现
房贷，对于每一个准备购房的人来说，都是一个重要的经济决策。在这个过程中，我们通常需要计算每月的还款金额、总利息以及贷款的总成本。本文将带您通过一个简单的 Python 程序来实现房贷计算器。无论您是 Python 新手，还是有一定基础的程序员，希望这篇文章能够帮助您更加了解 Python 编程及其在实际问题中的应用。
## 1. 房贷计算的基本概念
在
0 简介 赛题描述 首先，你要做的第一步工作就是解读数据以及相关文件。从竞赛的描述可以看出，你需要做的就是利用数据集中的关于房子的79个特征数据去预测房价 (SalePrice)，但是这些特征数据既有离散型的也有连续型的，有数值型的也有字符型的，而且存在大量的缺失值，以及一定数量的异常值。具体的数据解读可以查看比赛方提供的data_description.txt这
转载
2024-05-15 12:18:57
160阅读
【tensorflow扩展库学习】波士顿房价预测 项目介绍 下载sklearn库 pip下载 conda下载 常规方法实现 输出 使用contrib.learn优化实现
转载
2023-12-14 11:31:42
53阅读
Kaggle(一) 房价预测 （随机森林、岭回归、集成学习） 项目介绍：通过79个解释变量描述爱荷华州艾姆斯的住宅的各个方面，然后通过这些变量训练模型， 来预测房价。 kaggle项目链接：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 数据描述： train.csv - 训练集 test.csv - 测
转载
2024-05-05 17:54:07
218阅读
对于同样的事物我们可以提取出不同的特征，比如上述第一个样例的卧室个数，比如第二个样例的13个不同维度指标，它们
版权说明:浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——齐峰##
波士顿房价预测
目录
1 波士顿房价预测
2 Tensorflow实现单变量线性回归
3 Tensorflow实现多变量线性回归
3.1 载入数据
3.2 构建模型
3.3 训练模型
Tensorflow实现单变量线性回归
** 详见示例：单变量线性回归.ipynb **
Tensorflow实现多变量线性回
原创
2021-09-04 16:30:47
1118阅读
一、选题背景 房价问题事关国计民生，已经成为全民关注的焦点议题之一。房地产更是我国最大的产业之一，对每个人对至关重要。本文主要对房价的合理性进行分析，根据测试集中各个房屋特征对销售价格的影响。并对此进行分析。估测了房价未来走势。同时进一步探讨使得房价合理的具体措施，根据分析结果，定量分析可能对经济发展产生的影响。二、设计方案 本次机器学习设计具体方案，通过网上收集数据集，对数据集进行数据探索分
转载
2023-09-13 16:06:19
711阅读
目录1 快速搭建运行环境2 快速构建项目2.1 导入训练集2.2 安装函数库2.2.1 安装numpy2.2.2 安装pandas2
原创
精选
2022-06-26 01:35:28
832阅读
# 房价预测数据挖掘与分析指南
在当前大数据时代，利用数据挖掘技术来进行房价预测已成为一种热门趋势。本文将引导初学者如何实现“房价预测数据挖掘和分析”，并提供详细的步骤与代码示例，帮助你逐步完成这一项目。
## 项目流程概述
下面的表格列出了实现房价预测的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 工具/技术 |
基于简单MLP模型的加州房价预测摘要机器学习是当前热度非常高的领域，可以对房价数据进行预测，具有很高的研究价值。为了更好地学习机器学习，将理论付诸于实践，本文从加州房价预测实验入手，提出了基于简单MLP的房价预测模型方法研究。 本文的主要研究内容为基于简单MLP模型的方法，提出了加州房价预测的模型。本文首先介绍了研究背景和意义，实验选取了来源于Kaggle上的一次竞赛California Hous
转载
2023-12-08 09:51:32
76阅读
