MATLAB最小二乘法深度解析与实战：波士顿房价预测案例

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MATLAB最小二乘法：从原理到实战

算法核心

最小二乘法是一种经典的线性回归方法，用于寻找最佳拟合曲线，使得观测值与拟合值之间的误差平方和最小。

波士顿房价预测案例

本案例将利用MATLAB，基于波士顿房价数据集，运用最小二乘法进行房价预测：

数据导入与预处理: 加载波士顿房价数据集，并对数据进行清洗、特征选择等预处理步骤。
模型构建: 利用最小二乘法构建线性回归模型，确定模型参数。
模型评估: 分析模型的拟合优度，评估预测效果。
房价预测: 使用训练好的模型进行房价预测，并对结果进行分析。

代码实现

案例将提供完整的MATLAB代码，涵盖数据预处理、模型构建、评估和预测等环节，帮助您深入理解最小二乘法的应用。

学习收获

通过学习本案例，您将掌握：

最小二乘法的原理及应用
线性回归模型的构建方法
MATLAB数据处理和分析技巧
房价预测实战经验

上传资源

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2019-01-12 23:56

波士顿房价预测.zip

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from sklearn import tree from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing fr

在GitHub上面也能找到，自己去拷贝出来就好了sklearn/datasets/data/boston_house_prices.csv

XLS

2019-05-06 07:09

波士顿房价预测数据集.csv

波士顿房价预测案例中CSV格式有表头,可用于深度学习中的数据集,12类影响房价的数据乙级最后的平均房价都有

本资源包含数据，代码，解释，相应的文件。代码是练习用的，文章中的代码都可以运行出来，是很好的一个练手项目。

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2020-06-02 09:24

波士顿房价预测文档说明.docx

波士顿房价预测数据集data.rar-机器学习文档类资源人工智能,机器学习最好的案例,数据集真实有效波士顿房价预测数据集多元线性回归模型

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