Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, предоставляющая мощные инструменты для анализа и прогнозирования данных. Одной из ключевых задач машинного обучения является выбор модели, который включает в себя выбор лучшей модели из набора моделей-кандидатов. В этой статье мы рассмотрим, как использовать перекрестную проверку для выбора лучшей модели для набора данных Boston Housing, широко используемого набора данных в машинном обучении. Набор данных Boston Housing содержит..

Точное прогнозирование цен на жилье является важной задачей для агентов по недвижимости, инвесторов и домовладельцев. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как реализовать решение проблемы прогнозирования цен на жилье в Бостоне, используя линейную регрессию с глубокими нейронными сетями. Мы будем использовать набор данных Boston House Price Prediction, популярный эталонный набор данных, широко используемый для задач регрессии. import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow..