新房房价

怀念2019的自己

彼此了解、习惯到入骨了，还是幸福依然～我的朵宝更懂事了，而我和某人却欠缺了更多的陪伴，而她在默默的努力成长了我们喜欢的样子～我的工作努力奋斗了一年，排名全国第一了一年，一路不易换来了十年授权～我和某人拿到了新房的钥匙

最初的向往亦是温暖向阳·2025-07-20 02:36

《小狗钱钱》学习心得（第三、四、五章）

一、成功笔记：1.昨天的梦想相册的三个重要梦想开始在我脑海中浮现，我闭眼想到靠自己努力买房并装修好的新房的温馨舒适、爸妈安享晚年的幸福时刻，以及清晨爱人醒来那甜蜜的微笑。

A01琪公子·2025-07-20 00:20

装修公司如何提高业绩,装修公司如何开发客户

如何在现有业务上不增加推广费用每个月增加几十万甚至上百万收入，如何突破传统家装公司业务限制，本文介绍一种新的服务做为切入口，加上新业务每年妥妥增加几十万甚至上百万营业增长本文介绍一下家装公司之空气治理：随着经济发展，人们生活水平的提升，对新房装修的关注已不单单是设计美观

孔磊_1f81·2025-07-19 22:09

学习笔记(39):结合生活案例，介绍 10 种常见模型

下面我用最通俗易懂的语言，结合生活案例，介绍10种常见模型及其适用场景：一、回归模型（预测连续值，如房价）1.决策树（DecisionTree）原理：像玩“20个问题”游戏，通过一系列判断（如“面积是否

宁儿数据安全·2025-07-19 20:44

房价不降降首付，多城调整公积金贷款额度，房地产真的不能倒？

还有些城市通告，首套房首付款比例不得低于住房价值的20%，二套房首付款比例不得低于住房价值的40%

李云飞·2025-07-19 13:01

关于这一代人的焦虑

作为儿子，本该是孝敬父母，让父母享享清福...自己的成长速度赶不上父母老去的速度，更远远赶不上房价上涨的速度。是我，也是我们这一代人共同的焦虑。毕业前，虽然没钱，但有很多的时间，

稻香无敌·2025-07-19 11:51

【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛：预测房价

目录4.10实战Kaggle比赛：预测房价1）数据预处理2）模型定义与训练3）模型评估与预测4）模型训练与预测提交5）示例超参数（可调）4.10实战Kaggle比赛：预测房价数据来源：Kaggle房价预测比赛

XiaoJ1234567·2025-07-10 18:07

6.kaggle实战之房价预测

importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchimportnumpyasnpfromtorchimportnnimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoader,

温柔济沧海·2025-07-09 19:11

03 数据可视化的世界非常广阔，除了已提到的类型，还有许多更细分或前沿的可视化形式。

示例：随机森林模型中影响房价预测的关键因素。混淆矩阵热力图（ConfusionMatrixHeatmap）用途：分类模型性能评估，显示预测结果与真实标签的对比。示例：疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。

晨曦543210·2025-07-09 07:17

学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解

在房价模拟中添加噪声的核心原因如下：1.模拟真实世界的不确定性真实房价除了受面积、房龄影响，还受装修情况、学区、交通、政策等未被建模的特征影响，这些因素的综合效应可抽象为“噪声”。

宁儿数据安全·2025-07-03 17:14

常见机器学习算法与应用场景

应用场景：房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归（LogisticRegre

计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

【零基础学AI】第10讲：线性回归

本节课你将学到理解线性回归的原理和应用场景掌握最小二乘法的基本思想使用Python构建房价预测模型学会评估回归模型的性能指标开始之前环境要求Python3.8+JupyterNotebook或任何PythonIDE

1989·2025-06-30 14:20

22种创新思路！今年必将是特征选择爆发的一年

例如在房价预测任务中，原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择，可以剔除一些无关的或者冗余的特征，比如可能存在的重

小唯啊小唯·2025-06-29 21:28

对 Boston Housing Dataset（波士顿房价数据集）数据分析

1.数据加载与初步检查importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#加载数据boston_df=pd.read_csv("boston_housing_data.csv")#查看前5行display(boston_df.head())#检查数据基本信息（列名、数据类型、非空值数量）print(boston_df.inf

程序小K·2025-06-26 20:31

Python 爬虫在房地产数据获取中的实战技巧

二、项目背景与目标2.1项目背景房地产市场信息庞杂，涵盖房价走势、楼盘详情、房屋成交量等多个维度。传统数据收

西攻城狮北·2025-06-18 20:41

线性回归讲解L1和L2正则化

假设我们有一个线性回归问题：用房屋的面积（size）和房龄（age）两个特征来预测房价（price）。

XiaoQiong.Zhang·2025-06-16 09:59

头歌实训机器学习——绪论

C、让计算机通过对以往的房价数据进行分析，预测未来房价走势。D、通过人为编写好代码，符合条件则判定为人脸，否则不是人脸，从而制作

敲代码的苦13·2025-06-14 09:17

酒店旅业治安登记系统—未来之窗智能编程——仙盟创梦IDE

同时，精确登记入住、退房时间，房间号与房价等住宿详情，确保无遗漏、无差错。信息录入及时迅速：住客办理入住手续，相关信息应即刻录入系统。正常情况下，3分钟内完成录入。

未来之窗软件服务·2025-06-13 13:28

内存权限：操作系统如何守护你的安全门禁

文章摘要手机内存权限管理就像大楼门禁系统：内存是房间，mmap用于申请新房间权限（R/W/X），mprotect用于修改现有权限。

你一身傲骨怎能输·2025-06-03 22:18

【R语言编程绘图-mlbench】

包含的主要数据集BostonHousing波士顿房价数据集，包含506条记录和14个特征，用于回归任务。目标变量为房屋中位数价格。

南瓜胖胖·2025-06-03 18:13

机器学习 Day1

例如：房价预测中的面积、地段、房

不会敲代码的灵长类·2025-06-03 04:06

用DeepSeek寻找适合数据科学学术论文方向，并用Deep reaserch快速初稿！

目录1.DeepSeek选择方向的优势2.ChatGPT辅助数据分析Kaggle埃姆斯市房价预测竞赛优秀方案分析摘要引言数据集描述特征工程深度学习方法实验与结果讨论结论参考文献大家好这里是学术Anan，

AIWritePaper智能写作探索·2025-06-02 23:27

Python实战 | 全面解析58同城租房信息爬取技术，异步高效爬虫+反爬破解全攻略

通过爬取58同城租房信息，我们可以：获取不同城市、不同区域的租房房源数据分析房价走势、房源分布和租赁趋势为租房用户提供更精准的信息服务为房产市场研究和数据分析提供数据基础目标爬取信息包括：房源标题房屋类型

Python爬虫项目·2025-06-01 08:47

数据分析—苏州地区房价分析

通过标签方式提取各大搜索引擎的二手数据，苏州房价，规避合规问题。一、数据清洗这部分没什么好说的，重复、异常、缺失、拆分、合并、格式统一，用describe描述调整一下就可以了。

key06·2025-06-01 05:57

房地产行业数据挖掘爬虫：抓取行业数据，进行数据挖掘

通过爬取房地产网站的数据，我们可以深入了解市场动态、房价走势和区域差异。本文将详细介绍如何构建一个房地产行业数据挖掘爬虫，从数据抓取到深度分析，帮助您全面掌握这一技能。

西攻城狮北·2025-05-31 18:10

【机器学习实战】监督学习：使用 Scikit-learn 库训练一个房价预测模型

房价预测作为回归问题的典型应用，在房地产分析、投资决策等场景中具有重要价值。本文将基于Scikit-learn库，完整演示从数据准备到模型评估的全流程，带领读者掌握房价预测模型的构建方法。

phenix_01·2025-05-22 23:12

基于线性回归的数据预测

1.自主选择一个公开回归任务数据集（如房价预测、医疗数据、空气质量预测等，可Kaggle）。2.数据预处理：完成标准化（Normalization）、特征选择或缺失值处理等步骤。

所见即所得11111·2025-05-22 07:29

（数据集）22个机器学习最佳入门项目

data-flair.training/blogs/create-emoji-with-deep-learning/3.使用机器学习进行贷款预测数据集：LoanPredictionProblemDataset|Kaggle4.住房价格预测项

兔子坨坨·2025-05-20 04:03

sklearn基础教程：从入门到精通

安装与配置三、数据预处理数据导入数据清洗特征选择数据标准化与归一化四、常用模型介绍与应用线性回归逻辑回归决策树支持向量机K近邻算法随机森林集成学习五、模型评估与调优交叉验证网格搜索模型评估指标六、实战案例波士顿房价预测手写数字识别客户流失预测七

洛秋_·2025-05-19 05:59

python数据处理实战：从零打造数据分析工具与房价预测模型

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-05-19 03:40

代码案例分析

以下是一个使用线性回归进行简单房价预测的机器学习代码案例分析：代码示例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

万能小贤哥·2025-05-18 23:17

从零开始：经典数据集带你掌握ML/DL全流程

一、回归问题数据集1.加州房价数据集（CaliforniaHousingPrices）描述：包含加州地区房屋价格及相关特征（

赛卡·2025-05-17 06:29

吴恩达机器学习笔记：特征与多项式回归

1.特征和多项式回归如房价预测问题，ℎθ(x)=θ0+θ1×frontage+θ2×deptℎx1=frontage（临街宽度），x2=deptℎ（纵向深度），x=frontage∗deptℎ=area

ちゆきー·2025-05-16 12:54

机器学习基础概念详解：从入门到应用

一、数据集的划分：训练集、验证集与测试集1.训练集（TrainingSet）用途：用于模型训练，通过调整模型参数学习数据规律特点：通常占数据总量的60-70%示例：用历史房价数据训练模型预测未来价格2.

烂蜻蜓·2025-05-14 22:49

吴恩达机器学习笔记：多维梯度下降实践

以房价问题为例，假设我们使用两个特征，房屋的尺寸和房间的数量，尺寸的值为0-2000平方英尺，而房间数量的值则是0-5，以两个参数分别为横纵坐标，绘制代价函数的等高线图能看出图像会显得很扁，梯度下降算法需要非常多次的迭代才能收敛

ちゆきー·2025-05-14 15:33

吴恩达机器学习笔记：监督学习

假如说你想预测房价。前阵子，一个学生从波特兰俄勒冈州的研究所收集了一些房价的数据。你把这些数据画出来，看起来是这个样子：横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千美元。

ちゆきー·2025-05-12 17:38

基于Python的房地产分析平台的设计与实现 - 爬虫

通过对多个房地产网站进行数据爬取，获取了包括房价、面积、地理位置等关键信息。经过测试，爬虫系统能够

赵谨言·2025-05-12 16:30

AI 的 6 大核心方向 + 学习阶段路径

适度）（2）ML基础算法：线性回归、决策树、KNN、SVM（用scikit-learn）（3）模型优化：交叉验证、正则化、特征工程（4）无监督学习：K-Means、PCA、DBSCAN（5）实战项目：房价预测

星火撩猿·2025-05-10 19:04

机器学习第三讲：监督学习 → 带答案的学习册，如预测房价时需要历史价格数据

机器学习第三讲：监督学习→带答案的学习册，如预测房价时需要历史价格数据资料取自《零基础学机器学习》。

·2025-05-09 17:41

代码随想录算法训练营 Day39 动态规划Ⅶ 打家劫舍

)+1，表示dp时打劫前i房子最大金币，前一个房子是nums[i-1]1.Dp表示打劫前i房子获得的最大金币2.递推公式dp[i]=max(dp[i-1],dp[i-2]+nums[i-1])如果当前房价偷了

JK0x07·2025-05-08 21:02

LightGBM算法原理及实例

GOSS）（3）互斥特征捆绑（EFB）（4）Leaf-wise生长策略二、算法实现细节1.目标函数2.分裂增益计算三、Python实战示例1.安装2.分类任务示例（鸢尾花数据集）3.回归任务示例（波士顿房价

zhglhy·2025-05-08 10:18

【数据可视化-07】波士顿房价预测数据分析

波士顿房价预测：基于数据可视化的深入探索博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI

云天徽上·2025-05-07 16:30

Python爬虫实战：获取58同城网最新房源数据并分析，为用户租房做参考

一、引言在租房市场中，获取全面准确的租房信息对于消费者至关重要。58同城作为知名的生活服务平台，提供了大量的租房信息。然而，手动收集和分析这些信息效率低下，因此使用Python爬虫技术自动获取和分析数据具有重要意义。二、相关定义Python爬虫：Python爬虫是一种自动化程序，借助Python语言编写，能够模拟人类在浏览器中的操作，自动向网页服务器发送请求，获取网页的HTML内容，并从中提取所需

ylfhpy·2025-05-05 09:09

【深度学习与大模型基础】第12章-损失函数与梯度下降

在机器学习中：模型（比如一个预测房价的程序）就像“蒙眼玩家”。损失函数是计算“预测值”和“真实答案”差距的数学公式。模型通过不断减少这个“损失值”来学习（就像你调

lynn-66·2025-04-30 15:42

【深度学习与大模型基础】第14章-分类任务与经典分类算法

回归：预测连续值（比如“房价多少万”）。例子：分类：判断邮件是“垃圾邮