kaggle房价预测比赛代码.zip

加利福尼亚房价预测数据

用各种机器学习算法预测上海房价，从链家网爬取的上海市各二手房数据进行训练，非线性决策树优于线性回归优于神经网络 摘要: 本文主要分析影响房价的因素，数据来源为链家网，机器学习模型的使用中，采用了三种线性模型，一种非线性模型，最后得出的结论是房子的大小，房子的位置，房子的建造年份以及房子的高度对房价影响较大。 问题描述 现在房价居高不下，特别是上海等一线城市，房价更是高的离谱，那么在决定一个房子的价格中，哪些因素占了主要的地位，如何让想买房的人快速获取大概的房价信息。那么本文介绍的就是如何用机器学习去训练上海房价信息并生成模型然后进行分析的过程。 数据收集及处理 数据源选择 经过在网上对几个房价信息网的比较，

该资源使用python语言，实现了从连镓网站爬取数据的功能 并将爬取到的数据存储到文件夹，可以利用其进行进一步数据分析、可视化 也可以利用其进行房价预测等任务的数据集 本资源爬取了房源的价格、小区名、楼层、建筑面积、户型结构、套内面积、装修情况等等详细的房源相关描述的数据 如果有相关需求，大家可以使用该项目爬取数据进行数据分析，也可以使用本人已经爬取到的数据直接进行进一步处理

【机器学习资源】房价预测（完整代码及注释+数据文件）

机器学习模型房屋价格预测 使用Flask Web框架的机器学习模型进行房价预测

python机器学习 人工智能 数据源自kaggle链家网数据集，tensorflow keras 模型 数学建模 神经网络预测房屋价格，影响因素，有出图

scikit-learn，简称sklearn，一个强大的Python机器学习库，本代码的“加州房价预测”实验是一个线性回归模型，包含已经运行过的jupyter notebook的.ipynb文件和数据集.csv文件，放到jupyter notebook根目录下即可打开或者运行。

Boston_Predict 波士顿房价预测，决策树

大连房价预测.ipynb