房屋銷售價格回歸預(yù)測的項目有很多人公開了其Kernel, 其中Serigne的“Stacked Regressions to predict House Prices”為多數(shù)...
發(fā)簡信
IP屬地：上海
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House Price Regression Process：Stacked Regressions
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Regression Model 得分與數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)特征對于模型選擇，模型的運行結(jié)果起著決定性作用÷步埽現(xiàn)在比較boston數(shù)據(jù)的運行結(jié)果 可以看出蛮艰，線性回歸模型y如果d取得高的得分需要： 1.大數(shù)據(jù)量 2. 高維度polyn...
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Linear Regression Models 機器學(xué)習線性回歸模型測試線性模型對于回歸類的機器學(xué)習速度快腋腮，效率高∪姥粒基本原理是求出線性方程組的系數(shù)矩陣w à 和常數(shù)b. 具體可以有這樣幾類： 1. Linear Regression(aka ...
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Kaggle成績之無監(jiān)督學(xué)習：KMeans即寡，DBSCAN聚類我們在分別對HOUSE PRICE 和Titanic 的比賽項目得分排行做了分析后，來把兩個成績放在一起袜刷。首先聪富，我們選擇都參加的團隊名單及其分數(shù)。在去除HOUSE PRICE...
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Kaggle比賽成績分析之：Titanic我們在前幾篇的分析中水泉，重點研究了House Price回歸類型的機器學(xué)習比賽項目。在Kaggle網(wǎng)站上與之并列的另外一個比賽項目比House Price 更為悠久窒盐，更為熱門草则，...
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Kaggle比賽成績最新分析之：周末與熬夜我們上一篇分析了2016年到2018年每個月份的比賽人次。本篇我們進一步細分到周一蟹漓，周二到周六炕横，周日的比賽是怎么樣的？ 從如下的分析可以得出這樣的推測：有大量的參賽是多人組成...
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Kaggle比賽成績最新分析之時間序列：月份如果我們按照時間來分析參賽會發(fā)現(xiàn)什么呢葡粒？ 本篇文章份殿，我們先來看看2016年到2018年兩年來約24個月參賽人次有哪些有趣的變化？你可能猜對了：這個比賽越來越熱門嗽交！來卿嘲，一起看看...
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Kaggle比賽成績實時分析之一：熟能生巧Kaggle比賽首頁有兩個持續(xù)進行的項目，其中一個是回歸類型夫壁。自2016年以來到2018年8月拾枣，盡管沒有獎金但是參與者眾多，而且?guī)缀跆焯於加懈潞腥谩Ｄ壳耙呀?jīng)有1.4萬人次...
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Kaggle比賽成績Python分析之二：Top100接著上一篇的分析梅肤，我們統(tǒng)計了TOP100的幾個特征分布∫厍眩可以看出了”寶劍鋒從磨礪出“姨蝴，此言不虛！ 接下來肺缕，我們還會進行時間序列等進一步的挖掘和分析左医。