房屋销售价格回归预测的项目有很多人公开了其Kernel, 其中Serigne的“Stacked Regressions to predict House Prices”为多数...
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House Price Regression Process：Stacked Regressions
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Regression Model 得分与数据的特征数据特征对于模型选择，模型的运行结果起着决定性作用。现在比较boston数据的运行结果 可以看出，线性回归模型y如果d取得高的得分需要： 1.大数据量 2. 高维度polyn...
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Linear Regression Models 机器学习线性回归模型测试线性模型对于回归类的机器学习速度快，效率高。基本原理是求出线性方程组的系数矩阵w à 和常数b. 具体可以有这样几类： 1. Linear Regression(aka ...
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Kaggle成绩之无监督学习：KMeans，DBSCAN聚类我们在分别对HOUSE PRICE 和Titanic 的比赛项目得分排行做了分析后，来把两个成绩放在一起。首先，我们选择都参加的团队名单及其分数。在去除HOUSE PRICE...
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Kaggle比赛成绩分析之：Titanic我们在前几篇的分析中，重点研究了House Price回归类型的机器学习比赛项目。在Kaggle网站上与之并列的另外一个比赛项目比House Price 更为悠久，更为热门，...
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Kaggle比赛成绩最新分析之：周末与熬夜我们上一篇分析了2016年到2018年每个月份的比赛人次。本篇我们进一步细分到周一，周二到周六，周日的比赛是怎么样的？ 从如下的分析可以得出这样的推测：有大量的参赛是多人组成...
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Kaggle比赛成绩最新分析之时间序列：月份如果我们按照时间来分析参赛会发现什么呢？ 本篇文章，我们先来看看2016年到2018年两年来约24个月参赛人次有哪些有趣的变化？你可能猜对了：这个比赛越来越热门！来，一起看看...
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Kaggle比赛成绩实时分析之一：熟能生巧Kaggle比赛首页有两个持续进行的项目，其中一个是回归类型。自2016年以来到2018年8月，尽管没有奖金但是参与者众多，而且几乎天天都有更新。目前已经有1.4万人次...
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Kaggle比赛成绩Python分析之二：Top100接着上一篇的分析，我们统计了TOP100的几个特征分布。可以看出了”宝剑锋从磨砺出“，此言不虚！ 接下来，我们还会进行时间序列等进一步的挖掘和分析。
