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房地产和时尚MNIST的机器学习数据集

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简介：
本项目构建了独特的房地产与时尚MNIST数据集，结合房地产信息及时尚元素，旨在为机器学习模型提供多样化训练素材，促进跨领域研究。 机器学习数据集包括房地产（housing）和时尚MNIST（衣服）两类数据集。

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  • 房地产和时尚MNIST的机器学习数据集
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    本项目构建了独特的房地产与时尚MNIST数据集，结合房地产信息及时尚元素，旨在为机器学习模型提供多样化训练素材，促进跨领域研究。 机器学习数据集包括房地产（housing）和时尚MNIST（衣服）两类数据集。
     
  • 房价预测的机器学习数据集
    优质
    这是一个专为房价预测设计的机器学习数据集，包含大量影响房价的因素和历史售价信息，适用于回归算法模型的研究与开发。 房价预测是机器学习领域中的一个重要且实用的任务。其目标是从历史房屋销售数据及与之相关的各种特征出发，构建一个能够准确预测未来房价的模型。这样的预测对于房地产市场的参与者、投资者以及政府决策者来说至关重要，有助于他们更好地理解市场趋势并作出明智的选择。 在处理这类任务时经常会遇到一些挑战，比如如何有效管理缺失值和异常值，并选择恰当的特征工程方法等。此外，还需要建立一个能够适用于新数据的强大机器学习模型。为了提高房价预测模型的准确性和实用性以满足不同市场参与者的需求，研究人员与数据科学家们不断对相关数据集进行分析并优化建模过程。
     
  • 房价预测的机器学习数据集.zip
    优质
    本数据集包含用于训练和测试机器学习模型以预测房价的相关变量信息，适用于研究与应用开发。 机器学习数据集：房价预测数据。这段文本已经过处理，去除了所有联系信息和其他链接。保留了主要内容，即关于一个用于房价预测的机器学习数据集的信息。
     
  • ML在房地产的应用：利用机器学习与地统计学预测房价
    优质
    本文探讨了如何结合机器学习和地统计学方法来提升房价预测的准确性，为房地产市场提供有力的数据支持。通过分析影响房价的关键因素，模型能够有效捕捉区域市场的细微变化趋势，助力投资者及开发商做出更加精准的战略决策。 机器学习应用于房地产：结合机器学习技术和地统计模型来预测房屋价格的快速示例。已使用Rmarkdown编写了一份解释该项目的最终报告，并渲染了一个.html文件。
     
  • 加州房价数据集的机器学习分析
    优质
    本项目运用多种机器学习算法对加州房价数据进行预测与分析，旨在探索影响房价的关键因素，并建立高精度的价格预测模型。 机器学习实战（基于scikit-learn和tensorflow）第一章中用到的数据集由于网络问题无法下载，可以尝试下载相关文件。
     
  • 收集的重庆二手房房地产数据.xlsx
    优质
    该文档包含了详细的重庆二手房市场信息和数据记录，包括房源位置、面积、价格及交易时间等重要参数，是研究当地房地产市场的宝贵资料。 重庆市各个区县的房价户型等相关原始数据以xlsx表格形式提供。
     
  • 条件GAN在MNIST数据集上的应用-机器学习
    优质
    本研究探讨了条件生成对抗网络（cGAN）技术在手写数字识别任务中的应用效果，并通过实验验证其在MNIST数据集上的性能表现。 条件GAN可以根据输入的条件生成对应的图像，这个程序是基于MNIST数据集的，可以生成手写数字。
     
  • 纽约房地产销售数据集
    优质
    本数据集包含纽约市详细的房地产销售记录，涵盖地理位置、价格、面积等多维度信息，适用于市场分析和投资决策。 该数据集记录了12个月内纽约市房地产市场上出售的所有建筑物或建筑单位（如公寓）。包含每个售出的建筑单元的位置、地址、类型、售价以及销售日期等信息。数据文件名为nyc-rolling-sales.csv。
     
  • 广州房地产价格数据集
    优质
    本数据集收录了广州市各区房地产交易及评估信息，涵盖房屋类型、面积、售价等关键指标，旨在为市场分析与投资决策提供详实的数据支持。 广州二手房的房价数据集来源于链家。该数据集中包含一个汇总文件以及广州市11个区各自的单独数据文件，并且每个区还提供了详细的街道信息。
     
  • MNIST深度学习数据集.zip
    优质
    本资源为MNIST手写数字深度学习数据集，包含大量标注的手写数字图像，适用于训练和测试各种机器学习模型。 深度学习常用的数据集包含7万张图片。其中6万张用于训练神经网络模型，1万张用于测试该模型。 每一张图片是一个28*28像素的手写数字图像（数字0到9），背景为黑色，用数值0表示；字体为白色，并且以介于0和1之间的浮点数来表示其亮度，值越接近1则表明颜色越白。