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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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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神经网络实例——波士顿房价预测一、导入必要的包import pandas as pd
import torch
from torch import nn
from torch.utils import data二、导入必要的数据train_data = pd.read_csv('../data/house_price_train.csv')
# 提取出特征值
all_features = trai
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2023-12-19 05:28:10
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序言上一节学习了使用多层神经网络进行多分类问题的研究，这次我们使用多层神经网络进行回归问题的探索。同时学会如何在pytorch上使用GPU进行计算。本次的数据集不像上一节直接从网上下载就可以使用的标准数据集，模拟“自己采集的数据集”进行预处理，再进行训练。基础理论本节没有过多理论，只提一点，想使用GPU进行计算，只需要再输入的tensor与模型上加上‘.cuda()’就行，但想把计算结果转nump
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2023-11-01 18:40:19
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思路：1.数据集准备及预处理数据集的准备# 导入所需库
import hashlib
import os
import tarfile
import zipfile
import requests
# 设置下载路径
DATA_HUB = dict()
DATA_URL = 'http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/'# 下载函数
def downlo
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2023-12-26 16:58:02
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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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Pytorch之波士顿房价预测一、包库准备import torch
import torch.nn as nn #帮助我们创建和训练神经网络
from torch.optim import SGD #导入实现随机梯度下降算法
import torch.utils.data as Data #导入数据集
from sklearn.datasets import load_boston #导入
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2023-11-09 09:57:39
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多元线性回归之预测房价一、多元线性回归1. 理论基础二、案例分析三、数据预处理1. 错误数据清洗2. 非数值型数据转化四、使用Excel1. 实现2. 分析五、代码方式实现多元线性回归1. 数据预处理2. 建立线性回归模型3. Sklearn库建立多元线性回归模型六、总结七、参考 一、多元线性回归在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的
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2023-12-06 14:29:57
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目录一、案例描述二、代码详解2.1 根据直线方程构造数据集2.2 构建数据迭代器2.3 构建神经网络层并进行初始化2.4 开始训练2.5 输出结果验证2.6 输出结果可视化三、完整代码 一、案例描述学习一门编程语言最快速的途径便是学习案例，然后自己再独立去实现案例，本文将介绍PyTorch的第一个实战案例——线性回归算法。 案例为：利用PyTorch设计神经网络拟合直线y=Wx+b，其中W=[2
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2023-08-14 10:30:34
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本文只涉及入门级的完成，所以对于数据的处理和模型较为粗略，并不涉及详细优化，所以kaggle的提交测试了一下应该是处于中间水平，后续优化请按照个人参考修改。数据集的读取与导入import numpy as np
import pandas as pd
train = pd.read_csv("路径/train.csv")
test = pd.read_csv("路径/test.csv")探索性可
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2023-11-30 09:22:59
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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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线性回归介绍经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为：存在一个点集，用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线，则称为线性回归。如果是一条二次曲线，则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本教程使用PaddlePaddle建立起一个房价预测模型。在线性回归中：（1）假设函数是指，用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系，它们之间可以是一个
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2023-12-27 13:42:42
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# 基于 PyTorch 的房价预测
房价预测是一个典型的回归问题，在房地产市场中受到广泛关注。通过使用历史数据，我们可以训练模型来预测未来的房价。本文将介绍如何使用 PyTorch 来建立一个简单的房价预测模型，并通过示例代码进行说明。
## 数据准备
在实际应用中，您需要收集房价相关的数据。这些数据通常包括：房屋面积、卧室数量、位置、建造年份等特征。下面是一个示例数据集，我们将用它来训练
pytorch
原创
2022-11-13 00:01:12
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前面学习了线性回归的原理，那今天来看kaggle上的一个具体案例（房价预测）。一、提取数据我已经将数据下载到了本地，大家可以按照我之前的这篇文章来进行数据的下载~1、提取数据import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame as df
import seaborn as sns
path = r'C:\User
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2024-05-08 17:56:53
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Pytorch kaggle 房价预测实战0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 准备工作直接使用 Kaggle 自带的环境和数据集，比较方便，省去了下载数据集的代码。1.1 加入比赛https://www.kaggle.com/c/hous
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2024-04-28 14:24:56
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问题描述：波士顿房价预测是一个经典的机器学习问题，类似于程序员世界的“Hello World”。波士顿地区的房价是由诸多因素影响的，该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素预测房价的模型。预测问题根据预测输出的类型是连续的实数值，还是离散的标签，区分为回归任务和分类任务。因为房价是一个连续值，所以房价预测显然是一个回归任务。下面我们尝试用最简单的线性回归
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2023-10-18 11:09:38
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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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关于线性回归的介绍可以看这里：线性回归介绍 下文主要介绍通过线性回归解决Kaggle中的HousePrices问题，使用的是PyTorch。 下文会给出使用线性回归创建的最终模型，以及超参数等内容，但是整个模型的搭建以及试错的过程由于内容太长，感兴趣 的可以去作者的GitHub下载相关的Jupyte
原创
2022-09-21 15:42:35
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参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为： https://zh-v2.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons/kaggle-house-price.htmlhttps://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.16_kaggle-house-price请大家也多多支
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2023-11-15 15:21:31
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