本项目是一个端到端的机器学习实战项目,旨在利用经典的“加州房价数据集(California Housing)”来预测房屋价格。项目结合了 Scikit-Learn 的强大特征工程与 PyTorch 深度学习框架,构建了一个带有 L1 正则化的线性回归模型,核心技术栈: 数据处理:Pandas, NumPy 特征工程与评估:Scikit-Learn (多项式展开、标准化、回归指标评估) 模型构建与训练:PyTorch (张量运算、DataLoader 构建、GPU 动态加速) 数据可视化:Matplotli
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