使用线性回归实现波士顿房价预测，使用以下三种方法对比预测效果： 1、使用正规方程的优化方法对波士顿房价进行预测； 2、使用梯度下降的优化方法对波士顿房价进行预测； 3、使用岭回归对波士顿房价进行预测；

人工智能初学者常用的minist手写数字识别、波士顿房价预测以及Fashion minist的分类。基于机器学习以及深度学习的模型搭建，实验报告中有所介绍。代码也在实验报告内，帮助你快速完成入门案例，成为人工智能初学者。

Note:由房价预测例子的学到，用Stacking的思维来汲取两种或者多种模型的优点 ipython的代码和数据集在我的GitHub中，链接在下面，下面的代码是在pycharm里运行的，差别不大。 #Step 1: 检视源数据集 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor imp

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Python基于机器学习进行房价预测.zip

在GitHub上面也能找到，自己去拷贝出来就好了sklearn/datasets/data/boston_house_prices.csv

数据主要包括2014年5月至2015年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息。 （已将hearder列标题写入数据开头） 其中训练数据主要包括10000条记录，14个字段，分别代表： 销售日期（date）：2014年5月到2015年5月房屋出售时的日期； 销售价格（price）：房屋交易价格，单位为美元，是目标预测值； 卧室数（bedroom_num）：房屋中的卧室数目； 浴室数（bathroom_num）:房屋中的浴室数目； 房屋面积（house_area）：房屋里的生活面积； 停车面积（park_space）：停车坪的面积； 楼层数（floor_num）：房屋的楼层数； 房屋评分（house_score）：King County房屋评分系统对房屋的总体评分； 建筑面积（covered_area）：除了地下室之外的房屋建筑面积； 地下室面积（basement_area）：地下室的面积； 建筑年份（yearbuilt）：房屋建成的年份； 修复年份（yearremodadd）：房屋上次修复的年份； 纬度（lat）：房屋所在纬度； 经度（long）：房屋所在经度。

人工智能-项目实践-回归分析-利用回归模型实现房价预测 目标 根据房屋属性预测每个房子的最终价格 任务流程 分析数据指标 不同指标对结果的影响 连续值与离散值的情况 观察数据正态性 是否满足正态分布 数据变换操作 数据预处理 缺失值填充 标签转换 集成方法建模对比 单模型回归效果 平均与堆叠模型效果对比