印第安人糖尿病数据集,波士顿房价数据集合集。
用于数据回归分析等。
2025/3/19 7:37:52 21KB housing.csv pima_data.cs
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使用python实现对波士顿房价的预测。
2024/5/30 13:28:22 631KB 数据分析
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以波士顿房价预测展现sklearn功能
2024/1/27 15:16:30 951B 深度学习
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非线性拟合波士顿房价数据的python代码
2023/12/24 2:29:32 8KB python 深度学习
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对波士顿房价数据进行了预处理,满足收看网易云课堂以房价预测案例为例介绍神经网络中的BP算法的代码复现需求
2023/8/20 12:55:19 35KB 波士顿 房价 预测 数据集
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在这个项目中,你将利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型,并对模型的性能和预测能力进行测试。
通过该数据训练后的好的模型可以被用来对房屋做特定预测—尤其是对房屋的价值。
对于房地产经纪等人的日常工作来说,这样的预测模型被证明非常有价值。
2023/7/2 15:24:58 195KB 机器学习
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现代化城市治理向数字化、智慧化转型已经成为全世界各国家区域发展的共同议题。
不久前,在2020年APEC工商领导人中国论坛上,APEC中国工商理事会联合波士顿咨询(BCG)、巨量引擎等共同发表研究成果《建设数字城市,释放数字生命力——数字时代下,提升城市新生代影响力》(以下简称:报告)显示,诸多国家正在积极主动规划开展数字城市建设。
2023/2/15 23:17:03 3.26MB 智慧城市
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运用卷积神经网络预测波士顿房价,采用一维卷积的模式。
2015/10/19 20:25:39 3KB CNN
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经典的Python入门教程,哈佛大学、阿姆斯特丹的自由大学、波士顿大学、MIT开放课程项目等推荐教材,同时本书已被NASA采用。
《AByteofPython》(简明Python教程)是一本由SwaroopCH编写,漠伦基于原书4.0版重新翻译,本版译本定义为4.08c版。
最初修订于2018年2月4日。
本书为电子版,非图片扫描版,同时配套有源码,适合初学者学习。
2015/1/5 14:43:51 3.78MB 4.08C中文版 非扫描版 入门教程
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波士顿房价预测的BP神经网络实现1)训练数据housing.csv运用波士顿房价数据2)运用Python代码实现前向和后向传播3)损失函数运用方差
2021/3/18 16:51:04 8KB BP神经网络 回归预测 Python
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡