加州住房价格dataset

加州房价 1990 年人口普查中加利福尼亚地区的房价中位数 文件 存储库具有以下文件： data / Housing.csv : 带有原始数据的 CSV 文件 data / Housing_preprocessed.csv ：包含最终预处理数据的 CSV 文件 Housing.Rmd : 生成用于分析数据的 R 代码 Housing.html : HTML 文档，包含问题的答案和小组成员的姓名 关于这个软件 该软件是主题实践 2 的一部分：“类型学和数据生命周期”。 主题：数据的类型学和生命周期。 数据科学硕士。 顾问：Mireia Calvo Gonzalez 作者 工作由以下人员完成： 丹尼尔·贝拉斯科·托雷 塞萨尔·阿奎莱拉·帕迪拉

一个机器学习小实例，基于sklearn，根据1990年美国地区的各项属性来评估、预测该地区的房屋价格中位数。

Charon Housing是一个开放源代码住房系统，被编写为在Charon环境下用作应用程序，并且针对英国的RSL（LA / HA / ALMO）。 Charon住房系统利用了Charon应用程序环境，该环境在其他地方都有介绍。 Charon Housing的两个关键功能是：它具有超扩展性，因此可以处理成千上万的并发用户，并且它是一个完全多权限的系统。 管理客户端RSL的住房要求的组织需要此第二个功能。 据我所知，没有其他系统具有从设计阶段开始就内置的这些功能。 下一次演示计划于2014年1月进行，但在这里我们已经过了一年，现在还没有发布。 这是由于团队成员个人情况的变化。 该项目仍在进行中，但速度要慢得多。

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1.简介 对于这个项目，我是一家虚构的房地产投资公司的顾问，我将使用Zillow的数据预测各种邮政编码的房地产价格。 该项目的目标是分析，建模和预测收益，以便推荐最好的5个邮政编码在佐治亚州格温内特县进行投资 2.数据集 可以从Zillow Research Page（ ）获得的此存储库中找到该数据集。 从1996年4月至2018年4月，它包含将近15,000行包含基本信息的行，例如城市，州，县，大小等级。格威内特县部分包含4240行，其中包含16个邮政编码。 3.磨砂与探索 在本节中，我进行了过滤，检查空值并融化了我的数据集。 这是显示在Gwinnett County的所有16个邮政编码及其价格范围的箱线图。 4.分析与建模 4a。 功能 我创建了4个函数来帮助我观察原始数据集以及每个邮政编码的任何趋势和季节性组成部分。 功能1：使用Dickey-Fuller测试进行平稳性检查 功能

机器学习实战（基于scikit-learn和tensorflow）第一章中用到的数据集，书中的代码由于网络问题无法下载，可以下载这个文件

房屋破折号 由供电的房屋仪表板。 版本2.0

housing.tgz

机器学习算法常用数据集