Публикации по теме 'house-price-prediction'


Прогноз цен на Boston House с использованием машинного обучения
Привет всем, меня зовут Нивитус . Добро пожаловать в руководство Прогнозирование цен на жилье в Бостоне . Это еще один блог по машинному обучению на сайте Medium . Я надеюсь, что всем вам понравится этот блог; хорошо, я не хочу тратить твое время. Давайте готовимся к прыжку в это путешествие. Пока все хорошо, сегодня мы собираемся работать с набором данных, который содержит информацию о местоположении дома, цене и других аспектах, таких как квадратные футы и т. Д. Когда мы..
Раскройте потенциал TensorFlow для прогнозирования цен на жилье с помощью Python
Вот более подробные шаги для обучения и прогнозирования цен на жилье с использованием TensorFlow в Python: Соберите и предварительно обработайте свой набор данных: соберите данные о ценах на жилье и предварительно обработайте их, очистив, преобразовав и нормализовав данные. Вам может потребоваться удалить отсутствующие или нерелевантные данные, обработать категориальные данные и масштабировать данные, чтобы иметь нулевое среднее значение и единичную дисперсию. Разделите набор данных..
Линейная регрессия в Python
Насколько было бы здорово, если бы вы могли предсказать количество автомобилей, которые ваша компания может продать в следующем году? Насколько прибыльным вы могли бы быть, если бы смогли заранее спрогнозировать курс акций бренда, чтобы можно было инвестировать без каких-либо рисков? Как было бы здорово, если бы вы могли спрогнозировать свою зарплату на следующие 5 лет? Как было бы здорово, если бы вы могли предсказать счет в любимой игре? Да! Все это возможно с помощью всего одного..
Веб-скрейпинг и машинное обучение
Краткая информация о проекте Рынок жилья — это то, что происходит, когда люди покупают или продают дома либо для проживания, либо в качестве инвестиции. Самым ценным имуществом большинства людей на протяжении всей их жизни является их дом. Стоимость дома может варьироваться в зависимости от ряда переменных. Некоторые из наиболее важных элементов, влияющих на стоимость дома, перечислены ниже. 1. Местоположение Местоположение дома имеет решающее значение и влияет на его стоимость. На..
Прогнозирование арендной платы с помощью машинного обучения: использование возможностей нейронных сетей LSTM
Понимание нейронных сетей LSTM: нейронные сети LSTM представляют собой тип рекуррентной нейронной сети (RNN), которая превосходно обрабатывает и прогнозирует последовательные данные. В отличие от традиционных нейронных сетей с прямой связью, сети LSTM специально разработаны для захвата долгосрочных зависимостей и закономерностей во входных данных. Это делает их идеальным выбором для моделирования данных временных рядов, таких как исторические цены на аренду. Стоимость аренды дома..
Прогноз цен на жилье с использованием линейной регрессии.
Всем привет! В этом блоге мы будем изучать методы линейной регрессии для прогнозирования цен на жилье с учетом нескольких отличительных характеристик в качестве входных данных. Для задачи мы будем использовать следующий набор данных kaggle: Ссылка на набор данных . Набор данных поставляется в виде файла .csv, который был прочитан с помощью Pandas. Пять первых пяти строк набора дат можно просмотреть здесь . Двигаясь вперед, мы разделим весь жизненный цикл этого проекта на..
Прогноз цен на жилье с регрессией
Обзор Дом, пожалуй, самая дорогая покупка, которую человек может сделать за свою жизнь. Наиболее важным ограничением при покупке дома является стоимость недвижимости. Таким образом, хорошая модель, которая может предсказать стоимость недвижимости, поможет пользователям выбрать и купить недвижимость своей мечты. Кроме того, с ростом населения и урбанизации эта модель может помочь различным заинтересованным сторонам, участвующим в планировании, строительстве и расширении городов...