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吉吉的机器学习乐园
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Python二手房价格预测(二)——数据处理及数据可视化
数据可视化
数据处理
在前面分享了二手房的数据获取,可以看上一篇文章,也可以扫描二维码查看CSDN博客。
吉吉的机器学习乐园
2022-07-13
1.7K
0
Python二手房价格预测(一)——数据获取
https
网络安全
php
二手房价格预测问题一直作为基础的数据分析入门课题,有许多开源的房价预测数据集。这些数据虽为经典,但时效上有所不足。因此我将在此记录Python从0到1的二手房房价预测过程,从数据获取开始。
吉吉的机器学习乐园
2022-07-13
1K
0
Python二手车价格预测(二)—— 模型训练及可视化
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
一般的预测任务分为回归任务和分类任务,二手车的价格是一个明确的固定值,因此二手车价格预测是一个回归任务。
吉吉的机器学习乐园
2022-07-13
2.2K
1
Python二手车价格预测(一)—— 数据处理
数据处理
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
我们的数据来源是“人人车”二手车网站,通过Python爬虫获取291个城市所有在售二手车详细数据。
吉吉的机器学习乐园
2022-07-13
1.6K
0
Python爬虫实战——爬取小说
python
爬虫
php
按F12或鼠标右键检查,使用选取页面元素的工具定位各个章节的位置,并且查看对应的链接。
吉吉的机器学习乐园
2022-07-13
2.8K
0
代价函数和梯度下降
编程算法
在开始之前,我们先回顾一下代价函数(Cost Function),用三维图像表示一个代价函数如下👇 📷 在这个三维空间中,存在一个点,使代价函数J达到最小,换一个图像表示法: 📷 那么我们真正需要的是一种有效的算法,能够自动的找出令代价函数最小化的参数。 梯度下降(Gradient Descent),就是一种用来求函数最小值的算法。 梯度下降的思想是:开始时我们随机选择一个参数的组合 ,计算代价函数,然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到找到一个局部最小值(local m
吉吉的机器学习乐园
2022-07-13
321
0
模型表示、代价函数
编程算法
上次我们讲到监督学习中,有个预测房价的例子,在这个例子中,我们知道一个房子的面积,要这个房子的预测价格。从机器学习的角度说,就是需要我们建立一个模型,模型的输入是房子面积,输出是房子价格。那么这个模型到底是个什么东西呢?
吉吉的机器学习乐园
2022-07-13
412
0
Machine Learning初探
无监督学习
监督学习
编程算法
linux
机器学习
目前有各种不同类型的机器学习算法,最主要的两类是监督学习和无监督学习,简单的说,监督学习就是我们教会计算机学习某些东西,而在无监督学习中我们让计算机自己学习。
吉吉的机器学习乐园
2022-07-13
265
0
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【纪录片】中国数据库前世今生
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