文件名称：NYC-Airbnb数据分析：Kaggle对NYC Airbnb数据进行数据分析的实践-回归问题（价格预测）
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更新时间：2024-03-12 21:32:52
JupyterNotebook
纽约市Airbnb开放数据-实践 内容来源：Aurelien Geron（O'Reilly）的Scikit-Learn，Keras和TensorFlow的动手机器学习，第二版。 版权所有2019 Kiwisoft SAS，978-1-492-03264-9 机器学习实践。 在O'REILLY的动手机器学习的第2章项目之后实现该项目。 目标：根据所有其他指标，预测Airbnb帖子的单价。 预测纽约市Airbnb的租金方法： 监督学习任务，因为给定了带标签的转换示例（每个示例都带有预期的输出，即单位价格）。 回归任务，因为我们需要预测值。 多重回归问题，因为系统将使用多个特征进行预测。 单变量回归问题，因为我们仅尝试预测每个单位的单个值。 没有连续的数据流，不需要适应变化的数据，并且数据足够小以适合存储：批量学习 可能的性能指标：均方根误差（RMSE）和绝对绝对误差（MAE）。
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NYC-Airbnb-Data-Analysis-master
----README.md(1KB)
----ny_airbnb.png(347KB)
----New York City Airbnb Open Data.ipynb(1.11MB)