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  <description>はじめに 前回の「Titanic: Machine Learning from Disaster」に続いて、 もう一つのチュートリアル「House Prices: Advanced Regression Techniques」をやっていきます。 【概要】 アイオワ州エイムスの住宅について、住宅価格を予想するもの。 訓練用データの79項目の説明変数（敷地の広さ、キッチン・寝室数等）にて学習し、 テストデータの1459件に対して、住宅価格を予想する。 【環境】 環境は前回と同じ以下で実施。 開発言語 Python3.7 ライブラリ jupyter pandas matplotlib seaborn…</description>
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  <published>2019-07-21 00:00:00</published>
  <title>Pythonで機械学習（kaggle入門その２）</title>
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