基于Python Django的房价数据分析平台，包括大屏和后台数据管理，有线性、向量机、梯度提升树、bp神经网络等模型
性，适用于构建复杂的Web应用。在这个平台中，前端大屏显示将用于直观展示房价分析结果，而后台数据管理模块则负责数据的收集、清洗、存储和处理。 为了提升房价预测的准确性，平台将集成多种机器学习模型，包括线性回归、支持向量机（SVM）、梯度提升树（GBDT）和BP神经网络等。这些模型各自具有不同的优势：线性回归模型简洁且易于解释，适合处理线性关系；SVM在处理高维数据时表现出色；GBDT通过多棵决策树的加...
矩阵化为最简形--列向量的最大线性最大无关组--阶梯型矩阵--特征值和特征向量
1 & 0 & 6 \\ 0 & 0 & 0 & 1 & \frac{1}{2} \end{pmatrix} 100001000010000123−2621 2 求矩阵列向量的最大线性最大无关组 对于矩阵 ( 1 7 2 5 2 3 0 − 1 1 − 1 2 1 0 6 4 0 4 1 2 − 1 ) \begin{pmatrix} 1 & 7 & 2 & 5 & 2 \\ 3 ...
C/C++ Adaline自适应线性神经网络算法详解及源码
专栏导航： 标题：C/C++ Adaline自适应线性神经网络算法详解及源码 目录 1. 简介2. 原理3. 实现步骤3.1 初始化权重3.2 前向传播3.3 计算误差3.4 更新权重3.5 重复步骤2-4 4. 源码示例5. 总结 1. 简介 Adaline（自适应线性神经元）是一种用于模式分类的线性神经网络。它与感知器类似，但具有一些改进，如使用连续的激活函数和梯度下降算法进行权重调整。本文将介...
基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真，通过程序产生随机的二维数据，然后通过SVM对数据进行分类，SVM通过编程实现，不使用MATLAB自带的工具箱函数。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 （完整程序运行后无水印） 3.核心程...
中望ZW3D 二次开发 线性阵列 cvxPartPatternGeom
svxAxis axis; axis.Pnt = { 0.0,0.0,0.0 }; axis.Dir = { 0.0,0.0,1.0 }; svxPoint center = { 0.0,0.0,0.0 }; double edgelen[3] = { 10.0,10.0,10.0 }; char boxname[32] = "box1"; int idShape = ZW_MODL_create_...
利用【Python】【线性规划】优化工厂生产：实现智能资源配置与利润最大化的现代解决方案
目录 1. 问题背景和描述 1.1 问题背景 1.2 问题描述 2. 数学模型的建立 2.1决策变量 2.2 目标函数 2.3 约束条件 2.4 数学模型总结 3. 使用Python解决线性规划问题 3.1 导入必要的库 3.2 定义目标函数系数 3.3 定义不等式约束矩阵和向量 3.4 定义变量的边界 非负约束 变量边界在SciPy中的表示 3.5 求解线性规划问题 调用linprog函数 3.6 ...
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明 一、简单介绍 二、分箱、离散化、线性模型与树 三、交互特征与多项式特征 附录 一、参考文献 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是...
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 一、简单介绍 二、单变量非线性变换 三、自动化特征选择 1、单变量统计 2、基于模型的特征选择 3、迭代特征选择 四、利用专家知识 附录 一、参考文献 一、简...
Avalonia中的线性渐变画刷LinearGradientBrush
中使用Shape实现复杂线条动画后，尝试在Avalonia中也实现同样效果。尽管官方提供了从WPF到Avalonia的快速入门文档，但由于第一次使用Avalonia，体验过程中并不是很顺利，主要是卡在线性渐变画刷LinearGradientBrush的使用上。Avalonia中的线性渐变画刷与WPF中的略有差异，但相关文档并不多，故将此次经历记录下来并分享，希望能帮助大家少走弯路。 WPF中的Line...
数学建模——线性回归模型
目录 1.线性回归模型的具体步骤和要点： 1.收集数据： 2.探索性数据分析： 3.选择模型： 4.拟合模型： 5.评估模型： 1.R平方（R-squared）： 2.调整R平方（Adjusted R-squared）： 3.残差分析： 4.方差膨胀因子（VIF）： 6.解释结果： 7.预测与应用： 8.检验假设： 2.线性回归模型公式分析包括以下几个方面： 编辑 3.模型代码实现 1.代码_p...