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【推荐收藏】【机器学习实战】区域房价中位数预测(挑战全网最全,没有之一,另附完整代码)

参照《机器学习实战》第二版1、下载数据import osimport tarfileimport urllib.requestDOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml2/master/"HOUSING_PATH = os.path.join("datasets", "housing")HOUSING_U

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#机器学习#python#人工智能
【推荐收藏】【机器学习实战】分类(以MNIST为例)(挑战全网最全,没有之一,另附完整代码与加速库的使用)

参照《机器学习实战》第二版1、MNIST本章使用MNIST数据集,这是一组由70000张手写的数字图片,每张图片都用其代表的数字标记。因此也被成为机器学习领域的“Hello World”:但凡有人想到了一个新的分类算法,都会想看看在MNIST上的执行结果。1.1、下载 MNIST 素材Scikit-Learn提供了许多助手功能来帮你下载流行的数据集,MNIST 也是其一:from sklearn.

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#机器学习#分类#sklearn
【推荐收藏】【机器学习实战】分类(以MNIST为例)(挑战全网最全,没有之一,另附完整代码与加速库的使用)

参照《机器学习实战》第二版1、MNIST本章使用MNIST数据集,这是一组由70000张手写的数字图片,每张图片都用其代表的数字标记。因此也被成为机器学习领域的“Hello World”:但凡有人想到了一个新的分类算法,都会想看看在MNIST上的执行结果。1.1、下载 MNIST 素材Scikit-Learn提供了许多助手功能来帮你下载流行的数据集,MNIST 也是其一:from sklearn.

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#机器学习#分类#sklearn
Spring Boot(10)之 连接多个数据库(以两个数据库为例)

1、添加插件(pom.xml)<!-- JPA依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId></dependency><!--

#数据库#spring boot#java
【Python数据科学】第二章 NumPy 入门

import numpy as npnp.__version__'1.18.1'1、理解Python中的数据类型1.1、Python中的固定类型数组import arrayL = list(range(10))A = array.array('i', L) # i 是一个数据类型码,表示数据为整数Aarray('i', [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])1.2、从Pyt

#python
Spring Boot(10)之 连接多个数据库(以两个数据库为例)

1、添加插件(pom.xml)<!-- JPA依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId></dependency><!--

#数据库#spring boot#java
Vue(6)之 TypeScript 的使用

1、Vue 使用 TypeScript1.1、写法一<!-- src/components/Hello.vue --><template><div><div class="greeting">Hello {{ name }} {{ exclamationMarks }}</div><button @click="decrement"

#typescript#vue.js#javascript
Vue(4)之 组件

1、组件简介前面介绍的 Vue.js 知识都是“开胃菜”,现在才是“正餐”环节。组件是 Vue.js 最核心的功能,在前端应用程序中可以采取模块化的开发,实现可重用、可扩展。组件是带有名字的可复用的 Vue 实例,因此在根 Vue 实例中的各个选项在组件中也一样可以使用,唯一的例外是 el 选项,这是只用于根实例的特有选项。组件系统让我们可以独立可复用的小组件来构建大型应用,几乎任意类型应用的界面

#vue.js#前端#javascript
【VulnHub】【2023年07月18日】最新全部靶场详情(上)

【代码】【VulnHub】【2023年07月18日】最新全部靶场详情(上)

【精品系列】【机器学习实战】【实践项目一】区域房价中位数预测(选择和训练模型)

4、选择和训练模型4.1、训练和评估训练集4.1.1、LinearRegression 线性回归模型首先,我们先训练一个线性回归模型:from sklearn.linear_model import LinearRegressionlin_reg = LinearRegression()lin_reg.fit(housing_prepared, housing_labels)LinearRegre

#机器学习#python#人工智能
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