第九课 线性回归理论部分线性回归案例：美国房价预测系统估价和自己实际付的钱要保持差不多的关系才能使自己赚到，那怎么样才能赚到呢，那就得有一个量良好的预估手段。下面做出两个假设：线性模型可以看做是单层的神经网络每个箭头代表一个权重，输出是o1，输入是xn神经网络其实源于神经科学，下图是真实的神经元：有了模型之后，就要对其进行预测了，放在上面的案例里面讲也就是比较房价的真实值和预估值。这个相当于是神经
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2024-08-12 18:16:50
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时间序列数据，顾名思义是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时内的温度、一个月内各种产品的价格、某家公司一年内的股票价格等。深度学习模型如长短期记忆网络（LSTM）能够捕捉时间序列数据中的模式，因此可以用于预测未来趋势。 文章目录技术提升数据集和问题定义数据预处理创建LSTM模型训练模型进行预测结论 在本文中，您将看到如何使用 LSTM 算法利用时间序列数据进行未来预测，使用的是 PyTorch
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2023-07-19 13:14:59
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波士顿房价Unite Boston 2015 is Unity’s flagship developer conference and being able to host it in one of the most vibrant and innovative cities in the country makes it that much more memorable! With o
# 深度学习与波士顿房价预测
在过去的几年中，深度学习在许多领域展示了令人瞩目的表现，尤其是在回归任务中。波士顿房价预测则是一个经典的机器学习案例，适合用来介绍深度学习的基本概念及其应用。
### 1. 引言
波士顿房价数据集是一个包含506个房屋样本的广泛使用的数据集。每个样本有13个特征（如房屋面积、房间数、年份等），目标值为该地区的房价。使用深度学习模型，我们可以学习这些特征与房价之间
原创
2024-08-09 14:34:54
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有没有小伙伴自己上网找房的时候发现出国留学的房租都特别高呢，地段好公寓好租金分分钟人均破$2000/月租（人民币1w3每月）。 据统计，以波士顿为例，从2018年5月到2019年6月，仅一年时间，波士顿地区的平均房租已经到全美排名第3，伴随涨价$200！！！！（小编看着房价紧捂着钱包瑟瑟发抖）接下来我们一起来看看波士顿的租房价格为什么“高的离谱”吧~ 波士顿小科普波士顿独一
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2023-08-29 21:20:41
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目录1. 定义神经网络结构 (2种方法)2. 神经网络的输入与输出、损失函数定义3. 优化器的定义、损失函数、更新网络参数4. 五步过程全部代码1. 定义神经网络结构 (2种方法)import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchsummary import summary
# 定义网络类
c
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2023-10-07 13:22:03
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背景：本节将就预测20世纪70年代波士顿郊区房屋价格的中位数展开讨论。代码清单1 加载房价数据from keras.datasets import boston_housing
(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data() 分
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2024-04-01 20:42:48
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波士顿房价预测 Boston housing
这是一个波士顿房价预测的一个实战，上一次的Titantic是生存预测，其实本质上是一个分类问题，就是根据数据分为1或为0，这次的波士顿房价预测更像是预测一个连续值，当然这也是一个非常经典的机器学习案例Boston housing如果想了解更多的知识，可以去我的机器学习之路 The Road To Machine Learning通道@目录活动背景数据介
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2023-08-30 22:25:04
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学习总结（1）本task其实较为简单。选用最熟悉（简单）的波士顿房价数据集，进行数据分析；另外主要是回顾sklearn的基本用法
原创
2022-10-05 20:49:18
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# 使用LASSO回归预测波士顿房价
## 引言
波士顿房价预测一直是一个热门的话题，对于房地产行业和投资者来说，准确预测房价是至关重要的。在机器学习领域，LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归是一种常用的方法，可以在具有较多特征的数据集中进行稀疏建模。本篇科普文章将介绍如何使用Python实现LASSO回归来预测波士顿
原创
2023-08-10 05:32:10
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这次的实践是针对我们的回归算法进行的练习。我们依然从数据获取、模型训练以及效果评估几个步骤来练习，看看如何使用线性回归来预测房价。数据获取与我们之前使用的鸢尾花数据集一样，波士顿房价数据集也是一个非常常用的公开数据集。你可以在下面的页面中下载数据。当然，该数据集也被纳入了 sklearn 中，你可以使用 sklearn 中的数据加载方法来获取该数据。https://archive.ics.uci.
简单聊聊统计建模中，使用多元线性回归模型来预测房价。 文章目录变量描述：（1）读取数据（2）单变量描述（3）自变量对因变量的影响分析（4）检验变量重要性（5）筛选出重要变量建模（6）模型检验，也就是残差检验（7）模型调优（8）总结 变量描述：price是被解释变量，其余的变量是解释变量。dist-所在区 roomnum-室的数量 halls-厅的数量 AREA-房屋面积 floor-楼层 subw
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2024-04-19 09:50:54
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目录前言一、实验步骤及运行结果1.数据分析①.分析各个影响房价的特征信息②.对房价的分析2.数据处理3.建模测试并运行二、实验结果分析 前言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。利用机器学习方法完成波士顿房价的预测。理解机器学习解决简单实际问题的基本步骤和方法。 一、实验步骤及运行结果1.数据分析①.分析各个影响房价的特征信息import num
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2024-03-01 10:37:03
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# 使用 PyTorch 预测房价的基本方法
随着数据科学的发展，机器学习模型被广泛应用于各个行业，房价预测就是其中一个热门的应用场景。本篇文章将介绍如何利用 PyTorch 进行房价预测，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据准备
在进行房价预测之前，首先需要准备合适的数据集。我们可以使用一个常见的房价数据集，如波士顿房价数据。数据集中包含了各个房屋的特征，如房间数、房屋面积、邻里水平等
import torch
# 导入库
torch.cuda.is_available()为了解释线性回归，我们举一个实际的例子： 我们希望根据房屋的面积（平方英尺）和房龄（年）来估算房屋价格（美元）目标（房屋价格）可以表示为特征（面积和房龄）的加权和，如下式子：和 称为权重（weight），权重决定了每个特征对我们预测值的影响。b 称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（interce
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2024-04-09 13:31:06
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Kaggle实战：Pytorch实现房价预测近来，我一直在学习pytorch与深度学习的理论知识，但一直苦于无法深入地理解某些理论及其背后的意义，并且很难从0开始用pytorch搭建一深度学习网络来解决一个实际问题。直到偶然接触了《动手学深度学习》这本书，我感觉收获颇丰。 这本书其中一章节是讲实战Kaggle比赛：预测房价，其中涵盖非常丰富的知识，为此我将整个实现过程记录如下，不足之处还请大家批评
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2023-10-17 20:01:21
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Kagglekaggle是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台。网页为https://www.kaggle.com 。 今天为入门阶段的最后一天，我们对kaggle中的房价预测进行实操练习。项目结构图如下：按照之前转载知乎大佬的pytorch项目结构进行布置，最终结果如下：data /首先从kaggle中将数据集下载下来，即将train.csv和test.csv下载下来，并放到data/dataF
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2024-01-21 00:18:35
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线性回归用一个线性回归来预测房价 首先明确问题 我们以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。这个应用的目标是预测一栋 房子的售出价格（元）。我们知道这个价格取决于很多因素，如房屋状况、地段、市场行情等。为了简 单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我 们希望探索价格与这两个因素的具体关系。 设房屋的面积为 ，房龄为 ，售出价格为
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2023-08-11 11:50:58
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# 深度学习应用于Boston房价预测
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 模型构建
模型构建 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
模型评估 --> [*]
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
class 数据准备{
原创
2024-05-29 04:04:26
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一、boston房价预测1. 读取数据集2. 训练集与测试集划分 from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_boston()
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(da
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2024-01-26 08:45:13
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