房價預(yù)測pythonSEARCH AGGREGATION
回答:python入門的話，其實很簡單，作為一門膠水語言，其設(shè)計之處就是面向大眾，降低編程入門門檻，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學(xué)習(xí)的興起，python的應(yīng)用范圍越來越廣，前景也越來越好，下面我簡單介紹python的學(xué)習(xí)過程：1.搭建本地環(huán)境，這里推薦使用Anaconda，這個軟件集成了python解釋器和眾多第三方包，還自帶spyder，ipython notebook等開發(fā)環(huán)境（相對于python自帶...
liujs
|
1046人閱讀
回答:Python可以做什么？1、數(shù)據(jù)庫：Python在數(shù)據(jù)庫方面很優(yōu)秀，可以和多種數(shù)據(jù)庫進行連接，進行數(shù)據(jù)處理，從商業(yè)型的數(shù)據(jù)庫到開放源碼的數(shù)據(jù)庫都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多種接口可以與數(shù)據(jù)庫進行連接，至少包括ODBC。有許多公司采用著Python＋MySQL的架構(gòu)。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向?qū)ο蟮奶攸c，在數(shù)據(jù)庫處理方面如虎添翼。2、多媒體：...
ivan_qhz
|
884人閱讀
回答:1、web應(yīng)用開發(fā)網(wǎng)站后端程序員：使用它單間網(wǎng)站，后臺服務(wù)比較容易維護。類似平臺如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬蟲是屬于運營的比較多的一個場景吧, 爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇、運行投資策略、爬合適房源、從各大網(wǎng)站爬取商品折扣信息，比較獲取最優(yōu)選擇；對社交網(wǎng)絡(luò)上發(fā)言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習(xí)慣；爬取網(wǎng)易云音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞云；按條件篩選獲得...
edagarli
|
803人閱讀
回答:Python是一門電腦編程語言，而且是學(xué)習(xí)人工智能的第一語言，相對其他的流行語言python也比較簡單一些。主要學(xué)習(xí)的內(nèi)容有web網(wǎng)站開發(fā)，游戲開發(fā)，爬蟲，數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)，智能等各方面的內(nèi)容，就業(yè)也是面向這些崗位，是以后的大趨勢，現(xiàn)在國家也在推廣這方面的學(xué)習(xí)了。python簡單易學(xué)、免費開源、高層語言、可移植性超強、可擴展性、面向?qū)ο蟆⒖汕度胄汀⒇S富的庫、規(guī)范的代碼等。Python除了極少的涉及...
kyanag
|
699人閱讀
回答:框架就是一個基本架構(gòu)，別人已經(jīng)替你搭建好了基本結(jié)構(gòu)，你只需要按自己需求，添加內(nèi)容就行，不需要反復(fù)的造輪子，可以明顯提高開發(fā)效率，節(jié)約時間，python的框架很多，目前來說有web框架，爬蟲框架，機器學(xué)習(xí)框架等，下面我簡單介紹一下這3種基本框架，主要內(nèi)容如下：1.web框架，這個就很多了，目前來說，比較流行的有3種，分別是Django，Tornado和Flask，下面簡單介紹一下這3個框架：Djan...
huashiou
|
703人閱讀
回答:txt文件是我們比較常見的一種文件，讀取txt文件其實很簡單，下面我介紹3種讀取txt文件的方法，感興趣的可以了解一下，一種是最基本的方法，使用python自帶的open函數(shù)進行讀取，一種是結(jié)合numpy進行讀取，最后一種是利用pandas進行讀取，實驗環(huán)境win7+python3.6+pycharm5.0主要介紹如下：為了更好的說明問題，我這里新建一個test.txt文件，主要有4行4列數(shù)據(jù)，每...
lansheng228
|
800人閱讀
本次分享的項目來自 Kaggle 的經(jīng)典賽題：房價預(yù)測。分為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘兩部分介紹。本篇為數(shù)據(jù)分析篇。 賽題解讀 比賽概述 影響房價的因素有很多，在本題的數(shù)據(jù)集中有 79 個變量幾乎描述了愛荷華州艾姆斯 (Ames, Iowa)...
...，這里僅簡單介紹幾種。 回歸預(yù)測： 如我們之前提到的房價預(yù)測項目一樣數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)—北京二手房房價分析（建模篇），基于完整的數(shù)據(jù)集，建立回歸方程。對于有缺失值的特征值，將已知特征值代入模型來估計未知特征值...
...析 Region特征分析 對于區(qū)域特征，我們可以分析不同區(qū)域房價和數(shù)量的對比。 # 對二手房區(qū)域分組對比二手房數(shù)量和每平米房價 df_house_count = df.groupby(Region)[Price].count().sort_values(ascending=False).to_frame().reset_index() df_house_mean = df.grou...
...析 Region特征分析 對于區(qū)域特征，我們可以分析不同區(qū)域房價和數(shù)量的對比。 # 對二手房區(qū)域分組對比二手房數(shù)量和每平米房價 df_house_count = df.groupby(Region)[Price].count().sort_values(ascending=False).to_frame().reset_index() df_house_mean = df.grou...
...集，sklearn.datasets模塊提供了乳腺癌、kddcup 99、iris、加州房價等諸多開源的數(shù)據(jù)集 降維(Dimensionality Reduction): 為了特征篩選、統(tǒng)計可視化來減少屬性的數(shù)量。 特征提取(Feature extraction)： 定義文件或者圖片中的屬性。 特征篩選(Featu...
...大家分享了一個入門數(shù)據(jù)分析的一個小項目 北京二手房房價分析，鏈接如下： 入門Python數(shù)據(jù)分析最好的實戰(zhàn)項目（一） 文章在sf發(fā)布之后看到有不少感興趣的朋友給我點了贊，感謝大家的支持了。 本篇將繼續(xù)上一篇數(shù)據(jù)分析...
特征工程 我們注意到 MSSubClass 其實是一個 category 的值： all_df[MSSubClass].dtypes 有： dtype(int64) 它不應(yīng)該做為數(shù)值型的值進行統(tǒng)計。因此，進行強制類型轉(zhuǎn)換，把它變回 string： df[MSSubClass] =df[MSSubClass].astype(str) 然后，統(tǒng)計...
...類問題：圖像識別、垃圾郵件識別回歸問題：股價預(yù)測、房價預(yù)測排序問題：點擊率預(yù)估、推薦生成問題：圖像生成、圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換、圖像文字描述生成 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用流程 內(nèi)容 數(shù)據(jù)處理（采集+去zao）模型訓(xùn)練（特征+模型）模...
...定的值。比如一個產(chǎn)品質(zhì)量分為1類，2類，這是離散型。房價1.4萬/平，3.4萬/平，這是連續(xù)型。之前我們學(xué)的都是分類，那么對于一些連續(xù)型的數(shù)據(jù)，我們就可以通過回歸算法來進行預(yù)測了。 回歸分析中，只包括一個自變量和一...
...] del df[floor] del df[南北向] del df[低] # 繪制散布圖 # 房價 與 平米 df[[price, area]].plot(kind=scatter, x=area, y=price, figsize=[10, 5]) # 繪制線性模型 x = df[[area]] y = df[price] regr = LinearRegression() re...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
