提升房价预测准确性!论文一作详解:神经网络为房价的空间异质性...

*通过引入优化的空间邻近度指标,并将其融入神经网络架构,有效地改善了地理加权回归在房价等地理过程的空间分布研究中的适用性*通过模拟数据集和武汉市房价实证案例的研究,论文提出的模型被证明具有更好的全局性能,能更准确地描述复杂的空间过程和地理现象*为研究如何因地制宜地定制空间邻近度度量标准,进而提升各...

AI预测房价、制裁员Top10榜单,数据分析和可视化So easy!

第一步是数据整理,可以看到GPT生成的表格很棒,你也可以要求它生成一个可下载的xlsx.格式的表格。第二步是建立线性回归模型,来预测下北京2024年4月到12月房价的走势。这里科普一下什么是“线性回归模型”。简单理解就是个形式为y=wx+e的一次函数,其中y是因变量,x是自变量,w是回归系数,e是误差项。表格看起...

【漫动教育】Python机器学习之线性回归

fromsklearnimportmetrics2.定义数据集定义波斯顿房价数据集。data=datasets.load_boston()3.数据划分将波斯顿房价数据集划分为训练集和测试集。x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(data.data,data.target)4.定义线性模型定义预测波斯顿房价的线性模型。L_R=line...

用数据说话:北京房价数据背后的数据

西城区和东城区的平均价格在五万五左右,之所以没有达到网上其他数据所提到的丧心病狂的9万,是因为我们分析的是二手房。目前二环内新楼盘的数量极少,几乎没有讨论的价值。我们将房价以热力图方式绘制在地图上,就会非常直观:颜色越深,代表其价格越高。除了西城,东城这些老城区,中关村(包含大量的学区房)和国贸(北京...

吐血整理:43种机器学习开源数据集(附地址/调用方法)

01开源数据集介绍在学习机器学习算法的过程中,我们经常需要数据来学习和试验算法,但是找到一组适合某种机器学习类型的数据却不那么方便。下文对常见的开源数据集进行了汇总。1.UCI数据集类型:比较全面,各类型数据都有涉及网址:httparchive.ics.uci.edu/ml/datasets.php...

2020年上海市政府信息公开工作年度报告

????深入推进政府数据资源开放(www.e993.com)2024年11月19日。发布《上海市公共数据资源开放2020年度工作计划》,持续推进公共数据资源开放工作。通过本市公共数据开放平台开放疫情防控、卫生健康、交通出行、文化教育、信用服务、普惠金融、城市服务等领域数据集超过4000项。强化公共数据应用,打造了一批经济价值较高、社会价值显著的政企数据融合示范应用...

6 次 Kaggle 计算机视觉类比赛赛后感

Kaggle常年都有各种比赛,有整理好的数据集,有各种kernel和帖子教你怎样下载和使用数据集,甚至会给出一些baseline代码。获胜者也会分享他们的solution。这些特点对于那些想要尝试一些曾经没做过计算机视觉任务的人来说是十分新手友好的。这里的新手指代的不一定是计算机视觉方面完全的新手,比如说如果你本来只熟悉物...

Python学习汇报暨人工智能与计算交流会

汇报3:链家网房价数据分析的Python实现成员:陈英王业东傅杰熊坤谢玉龙等主要内容:1.爬虫技术简介(链家网北京二手房房价数据爬虫实例)2.数据分析(熟悉Python的一些模块,并使用其他的数据处理工具进行数据分析)3.找出影响房价的影响因子。汇报4:基于Python的信用卡评分方法...