【文件属性】：
文件名称：CaliforniaHousingPrices:预测房价，监督学习，批处理学习，回归任务
文件大小：513KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-21 13:29:18
JupyterNotebook
加州房屋价格
假设条件
该项目的预期输出是固定值。
数据StatLib存储库，基于1990年加利福尼亚人口普查的数据。
关于加州住房价格这是一项典型的监督学习任务。由于我们要预测地区房价的价值，因此这也是一项回归任务。在任务开始时，我们只会加载一次数据，这也是批量学习方法的一个示例。
设置
要求
Python（3.6版）
matplotlib
麻木
大熊猫
科学的
斯克莱恩
朱皮特
参考
[1]AurélienGéron，使用Scikit-Learn，Keras和TensorFlow进行动手机器学习，第二版，2019年，O'Reilly
【文件预览】：
CaliforniaHousingPrices-main
----README.md(712B)
----california-housing-price.ipynb(781KB)