该数据集内容为房价预测数据集，用于自然语言处理>03.KNN算法介绍中的案例数据，为KNN近邻算法预测房价案例，该数据集仅供参考
2021-05-30 18:22:45
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机器学习的一个作业，用C语言写的简单易懂可直接运行。梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。
2021-05-10 19:51:46
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简单介绍机器学习的一些基础知识，然后通过一些经典案例：鸢尾花分类问题、波士顿房价预测问题、手写数字识别等详细介绍Scikit-learn的使用，非常适合初学者。
2021-04-07 09:14:05
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比赛概述
影响房价的因素有很多，在本题的数据集中有79个变量几乎描述了爱荷华州艾姆斯（爱荷华州艾姆斯）住宅的方方面面，要求预测最终的房价。
技术栈
特征工程（创意要素工程）
回归模型（高级回归技术，例如随机森林和
梯度增强）
最终目标
预测出每间房屋的价格，对于测试集中的每一个Id，指定SalePrice变量相应的值。
学无止尽
2021-04-06 11:35:13
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Kaggle房价预测数据集, 回归模型的经典入门问题.
获取数据后，建议详细了解每一个变量的情况, 做各种数据清洗和特征预处理。
2021-03-26 18:24:20
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