基于jupyter的波士顿房价预测入门指南

简介: jupyter是python常用编程环境。建议读者安装anaconda,这个集成开发环境自带了很多包。直到2018年9月1日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex官网下载地址:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe下面代码的开发环境为jupyter notebook,使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。

jupyter是python常用编程环境。
建议读者安装anaconda,这个集成开发环境自带了很多包。
直到2018年9月1日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex
官网下载地址:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe
下面代码的开发环境为jupyter notebook,使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。

0.打开jupyter notebook

在桌面点击鼠标右键新建一个文件夹波士顿房价预测,如下图所示。

img_2bb47e89feee44576c22f9d1d4c05e22.png
image.png

在文件夹内按住shift的情况下点击鼠标右键,点击 在此处打开PowerShell窗口,如下图所示:
img_97c3c326cf5c520f48c300b4437ea082.png
image.png

在新打开的PowerShell窗口中输入命令 jupyter notebook并运行,如下图所示:
img_ba912a97382bd151882f998df7c4781e.png
image.png

如上图所示运行之后,会在浏览器中自动打开一个标签页面。
如果没有自动打开,手动复制上图的第2个红框中的url,然后在浏览器中输入即可。
新建可以一边做笔记一边编程运行的ipynb文件,如下图所示:
img_22c90e048dd7b8d29fc83042e5824d77.png
image.png

重命名文件,按钮所在的位置如下图所示:
img_b511889a2a58a592e8db655b63968e80.png
image.png

重命名文件为 bostonTest,如下图所示:
img_f41ad6a1af990b77388d63ab629e03c1.png
image.png

1.载入数据集

现在你可以编写代码,开始你的数据挖掘或机器学习之旅啦~~
如何编写代码完成波士顿房价预测项目,请查看我的另一篇文章《基于LinearRegression的波士顿房价预测》:https://www.jianshu.com/p/f828eae005a1

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