美国房价数据集 (usa-housing-price.csv) 该数据集适用于探索单变量和多变量线性回归模型，用于分析美国房价的影响因素。 数据集字段： Avg. Area Income: 地区平均收入 Avg. Area House Age: 地区平均房龄 Avg. Area Number of
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LSTM 模型用于多变量股价预测，挺实用的。它基于 TensorFlow 2.0，能够历史股价数据，预测未来的开盘价。这个资源了从数据预到模型训练的完整代码，时间范围从 2001 年到 2021 年。用起来也不复杂，只要把自己的数据格式化一下就能快速开始。LSTM模型适合这种时间序列的预测任务，因为
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变换形态，栩栩如生，这是ActionScript代码实现的火焰
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岭回归和LASSO回归是两种常用的线性回归模型，用于在存在共线性的情况下提高模型的稳定性。
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利用 JavaScript 和 HTML 特效打造生动有趣的动态文字效果。
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形状各异的彩色按钮，可拖拽拉伸成多种造型，满足不同需求。
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逻辑斯蒂回归，用Python语言写的，比较简单，在小数据集上准确率为100%，资源中包含完整代码及测试数据
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利用python3对Logistic算法进行实验
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GA-BP神经网络是一种结合了遗传算法（GA）和反向传播神经网络（BP）的模型，用于解决多变量单结果的预测问题。具体而言，多变量指的是输入数据包含多个变量或特征，例如来自多个传感器的数据；单结果则是模型的输出为一个结果，如某个目标的预测或分类。遗传算法（GA）是一种启发式搜索算法，模仿自然界中的生物
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