boston_housing

matplotlib绘制散点图详解

matplotlib绘图过程存在大量的细节设置，以Boston_housing散点图绘制过程为例，通过逐步优化，理解绘图参数的设置逻辑。
BioVS·2024-01-10 12:06

机器学习初学-使用Keras波士顿房价boston_housing数据集使用sklearn Linear Regression线性回归算法建模

波士顿房价数据集包含一些特征字段和一个标签字段，用于预测波士顿地区房价的中位数。下面是波士顿房价数据集的特征字段和标签字段的描述：特征字段：1.CRIM：城镇人均犯罪率。2.ZN：住宅用地超过25,000平方英尺的比例。3.INDUS：城镇非零售商业用地比例。4.CHAS：查尔斯河虚拟变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）。5.NOX：一氧化氮浓度（每千万份）。6.RM：住宅平均房间数。7.AG
O&REO·2023-11-03 09:33

人工智能机器学习模型构建数据集波士顿房价（boston_housing）数据集百度网盘下载地址

波士顿房价数据集是统计的20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中位数，统计了当时教区部分的犯罪率、房产税等共计13个指标，统计出房价，试图能找到那些指标与房价的关系。该数据集通常用于回归模型的案例，在数据集中包含506组数据，其中404是训练样本，剩下的102组数据作为验证样本。每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包含城镇犯罪率，一氧化氮浓度，住宅平均房间数，到中心区域的加权距离以及自住房平
bigcindy·2022-12-21 22:40

tf.keras.datasets详解

一共有7个，分别是：boston_housing:Boston房价回归数据集cifar10:CIFAR10小图分类数据集cifar100:CIFAR100小图分类数据集fasion_mnist:Fashion-MNIST
象象家的小蜜桃·2022-11-19 03:17

《Python深度学习》第三章-2（波士顿房价-回归问题）读书笔记

第三章-2(回归问题)本次重点：boston_housing的回归模型(K折验证，loss=‘mse’,metrics=‘mae’)3.1预测房价：回归问题回归问题前面两个例子都是分类问题，其目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签
Paul-Huang·2022-05-24 07:08

深度学习Keras（四）：波士顿房价(boston_housing)数据集(回归问题)

keras内置数据集下载keras.fit()和evaluate()中的verbose属性不用K折验证importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkerasimportlayers,modelsfromkeras.datasetsimportboston_housingimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL
WILDCHAP_·2022-05-24 07:33

tensorflow——[keras]内置数据集

#2.1.0记住两个重要函数dir(),help()即可逐步向下找到使用方法#快速使用小窗口#导入数据集importtensorflowastftf.keras.datasets.数据集'''数据集有：'boston_housing
Snfiltration·2020-08-26 13:19

tensorflow、keras学习Predict house prices: regression

__version__)boston_housing=keras.datasets.boston_housing(train_data,train_labels),(test_data,test_labels
weixin_38248082·2020-07-28 20:51

TensorFlow2-神经网络基础

包含boston_housing（波士顿房价回归预测数据集）、cifar10（Cifar图像分类数据集共10大类）、cifar100（Cifar图像分类数据集共100小类）、mnis
周先森爱吃素·2020-07-12 20:19

解决 KeyError：'val_mean_absolute_error'

小白踩坑日记002今天尝试了Boston_housing数据集的多元回归分析一切都很顺利只遇到了KeyError：‘val_mean_absolute_error’搜索了一下居然没有合适的解答没办法一遍一遍的看代码试图寻找突破点源代码如下
cst95295299·2020-07-07 06:09

基于Keras 的波士顿房价预测回归问题

第一步加载boston_housing数据集，如若数据库加载不成功，这里提供一种解决方法：点开boston_housing.npz数据集下载(喜欢的话给个小星星和follow一下)，fork到自己的仓库中下载
小牛的前进·2020-06-27 13:33

深度学习库Keras快速入门

比如：boston_housing：数据集来自卡内基梅隆大学维护的StatLib库。样本包含1970年波士顿郊区不同位置的房屋信息，共有13种房屋属性。
算法channel·2019-11-28 13:37

tf.keras入门(3) Predicting House Prices: Regression（boston_housing 数据集）

预测房价（回归）预测20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中间值。该数据集包含13个不同的特征：人均犯罪率。占地面积超过25000平方英尺的住宅用地所占的比例。非零售商业用地所占的比例（英亩/城镇）。查尔斯河虚拟变量（如果大片土地都临近查尔斯河，则为1；否则为0）。一氧化氮浓度（以千万分之一为单位）。每栋住宅的平均房间数。1940年以前建造的自住房所占比例。到5个波士顿就业中心的加权距离。辐射式高速
Feynman1999·2018-11-25 21:18

Deep Learning: Keras + Boston_housing

Predictinghouseprice:aregressionexample#-*-coding:utf-8-*-"""@Date:2018/10/7@Author:dreamhomes@Summary:"""fromkeras.datasetsimportboston_housingfromkerasimportmodelsfromkerasimportlayersimportnumpyasn
梦家·2018-10-07 11:41

Deep Learning: Keras + Boston_housing

Predictinghouseprice:aregressionexample#-*-coding:utf-8-*-"""@Date:2018/10/7@Author:dreamhomes@Summary:"""fromkeras.datasetsimportboston_housingfromkerasimportmodelsfromkerasimportlayersimportnumpyasn
梦家·2018-10-07 11:41

【深度学习框架Keras】一个回归的例子

一、boston_housing数据集共包含506条数据，涵盖了士顿不同郊区房屋14种特征的信息。
BQW_·2018-09-11 16:34

Keras学习之3：回归问题（boston_housing数据为例）

本实验使用boston_housing数据集对房价数据进行回归分析，数据来自1970年代，波斯顿周边地区的房价，是用于机器学习的经典数据集。
cskywit·2018-07-03 16:18
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