预测房屋售价 技术与技能 技术技能：回归，数据清理，探索性数据分析（EDA），数据可视化，机器学习，偏差方差折衷，插补方法，模型验证，统计，特征工程，正则化，集成模型，k均值聚类，管道，网格搜索，转学 技术： Python，Jupyter Notebook，GitHub，Git Python库： Pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn，scipy 模型：多元线性回归，岭回归，LASSO回归，k近邻回归，随机森林回归，额外树木回归，支持向量回归，XGBoost回归，主成分回归 概述 该项目将涵盖以下部分： 问题陈述 执行摘要 结论 数据源 数据字典 问题陈述 我对该项目的目标是建立一个可以预测爱荷华州艾姆斯房屋实际售价在25,000美元以内的回归模型。 我将用来评估模型准确性的主要指标包括均方根误差（RMSE）和确定系数（R平方）。 RMSE代表

项目架构：B/S架构 开发语言：Java语言 开发软件：idea eclipse 前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术 后端技术：JAVA 运行环境：Win10、JDK1.8 数 据 库：MySQL5.7/8.0 运行服务器：Tomcat7.0 CSDN太坑了，设置是0积分，动态调整下载积分太多，想要源码的截图威发我吧。CSDN名跟绿色图标是同号。

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一、项目简介 系统是一个基于JavaWeb的房屋租赁管理系统。房屋租赁管理系统的应用可以为出租房屋的用户提供一个发布房源的平台，为求租者提供一个查询房源的平台，实现了房源信息的发布、展示，最终为出租者和求租者都带来方便，提高房屋租赁的效率。本项目主要针对做计算机毕设或者项目实践学习的Java人群使用。 二、技术实现 1.开发平台：eclipse/IDEA 2.数据库：MySQL 三、系统功能 房屋租赁管理系统包括了游客、注册用户和系统管理员三种，游客用户在系统中可以浏览搜索房源，并可以注册自己的基本信息。注册用户可以发布自己需要出租的房源资料，并可以对已经出租的租赁合同进行添加和管理。系统管理员主要是对用户发布的房源资料进行审核，只有审核通过的房源才可以在系统前台展示。也可以对所有的房租租赁合同进行查询。

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