房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。         本项目利用Python实现某一城市二手房相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库中，通过 flask 搭建后台，分析影响二手房房价的各类因素，并构建递归决策树模型，实现房价预测建模。

Deep Learning to predict the house-prices given a few attributes about the house. Would be using Keras and scikit-learn!。 数据集共14列，前13列是输入，第十四列是输出即需要预测的值

kaggle房价预测比赛代码.zip

人工智能 机器学习 房价数据 适合用来练习机器学习跟深度学习

应用程序的主要功能如下： 房价查询：数据来源链家网。用户可以在地图上选择不同的区域，查看该区域的房价分布情况。通过不同颜色的标记，可以区分不同价格的房源，帮助用户更直观地了解不同区域的房价情况。 地铁查询：用户可以查询广州市地铁线路图，并可以查看各个站点的详细信息。用户可以通过点击地图上的站点图标，了解该站点的位置、线路、换乘信息等。用户也可以查询两个站点之间的最短路径和乘车时间。 距离量测：用户可以通过在地图上绘制直线、多边形、圆等形状，对地图上的距离进行测量。通过这一功能，用户可以了解不同地点之间的距离，帮助用户更好地规划出行路线。

加利福尼亚房价预测数据

城市地理信息系统，爬取房价数据

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，

Python 58同城房价bs4 beautiful soup爬虫获取 room_name room_type room_area room_addr0 room_addr1 room_price房价名称类型面积地址价格等 jieba中文分词 tf-idf向量化 kmeans聚类 浏览器多页爬虫 jupyter notebook numpy pandas sklearn 数据分析 数据挖掘

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