房價預測pythonSEARCH AGGREGATION
回答:python入門的話，其實很簡單，作為一門膠水語言，其設計之處就是面向大眾，降低編程入門門檻，隨著大數據、人工智能、機器學習的興起，python的應用范圍越來越廣，前景也越來越好，下面我簡單介紹python的學習過程：1.搭建本地環境，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等開發環境（相對于python自帶...
liujs
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回答:Python可以做什么？1、數據庫：Python在數據庫方面很優秀，可以和多種數據庫進行連接，進行數據處理，從商業型的數據庫到開放源碼的數據庫都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多種接口可以與數據庫進行連接，至少包括ODBC。有許多公司采用著Python＋MySQL的架構。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向對象的特點，在數據庫處理方面如虎添翼。2、多媒體：...
ivan_qhz
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回答:1、web應用開發網站后端程序員：使用它單間網站，后臺服務比較容易維護。類似平臺如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、網絡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、從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇；對社交網絡上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣；爬取網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
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回答:Python是一門電腦編程語言，而且是學習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。主要學習的內容有web網站開發，游戲開發，爬蟲，數據分析，大數據，智能等各方面的內容，就業也是面向這些崗位，是以后的大趨勢，現在國家也在推廣這方面的學習了。python簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性超強、可擴展性、面向對象、可嵌入型、豐富的庫、規范的代碼等。Python除了極少的涉及...
kyanag
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回答:框架就是一個基本架構，別人已經替你搭建好了基本結構，你只需要按自己需求，添加內容就行，不需要反復的造輪子，可以明顯提高開發效率，節約時間，python的框架很多，目前來說有web框架，爬蟲框架，機器學習框架等，下面我簡單介紹一下這3種基本框架，主要內容如下：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
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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函數進行讀取，一種是結合numpy進行讀取，最后一種是利用pandas進行讀取，實驗環境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列數據，每...
lansheng228
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本次分享的項目來自 Kaggle 的經典賽題：房價預測。分為數據分析和數據挖掘兩部分介紹。本篇為數據分析篇。 賽題解讀 比賽概述 影響房價的因素有很多，在本題的數據集中有 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。 回歸預測： 如我們之前提到的房價預測項目一樣數據分析實戰—北京二手房房價分析（建模篇），基于完整的數據集，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 對于區域特征，我們可以分析不同區域房價和數量的對比。 # 對二手房區域分組對比二手房數量和每平米房價 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 對于區域特征，我們可以分析不同區域房價和數量的對比。 # 對二手房區域分組對比二手房數量和每平米房價 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據集 降維(Dimensionality Reduction): 為了特征篩選、統計可視化來減少屬性的數量。 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據分析的一個小項目 北京二手房房價分析，鏈接如下： 入門Python數據分析最好的實戰項目（一） 文章在sf發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。 本篇將繼續上一篇數據分析...
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) 它不應該做為數值型的值進行統計。因此，進行強制類型轉換，把它變回 string： df[MSSubClass] =df[MSSubClass].astype(str) 然后，統計...
...定的值。比如一個產品質量分為1類，2類，這是離散型。房價1.4萬/平，3.4萬/平，這是連續型。之前我們學的都是分類，那么對于一些連續型的數據，我們就可以通過回歸算法來進行預測了。 回歸分析中，只包括一個自變量和一...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
