房价

系列博客，原文在笔者所维护的github上： https://aka.ms/beginnerAI ， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 第5章 多入单出的单层神经网络 5.0 多变量线性回归问题 5.0.1 提出问题 问题：在北京通州，距离通州区中心15公里的一套93平米的房子，大概是多少钱？ 房价预测问题，成为了机器学习的一个入门话题，著名的波士顿的房价数据及相关的比赛已经很多了，但是美国的房子都是独栋的，前院后院停车库游泳池等等参数非常多，初学者可能理解起来有困难。我们不妨用简化版的北京通州的房价来举例，感受一下房价预测的过程。 影响北京通州房价的因素有很多，居住面积、地理位置、朝向、学区房、周边设施、建筑年份等等，其中，面积和地理位置是两个比较重要的因素。地理位置信息一般采用经纬度方式表示，但是经纬度是两个特征值，联合起来才有意义，因此，我们把它转换成了到通州区中心的距离。 我们有1000个样本，每个样本有两个特征值，一个标签值，示例如表5-1。 表5-1 样本数据 样本序号 地理位置 居住面积 价格（万元） 1 10.06 60 302.86 2 15.47 74 393.04 3 18.66 46 270.67 4 5.20 77 450.59 ... ... ... ... 特征值1 - 地理位置，统计得到： 最大值：21.96公里 最小值：2.02公里

爬取链家房价信息（未完待续） items.py # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class LianjiaItem(scrapy.Item): info1 = scrapy.Field()#小区名字 info1_url = scrapy.Field()#小区主页地址 info2 = scrapy.Field()#小区地址 info2_dizhi = scrapy.Field()#小区地址 info3 = scrapy.Field()#小区地址 info4 = scrapy.Field()#小区地址 settings.py 这里仅仅需要注意一个点： # Obey robots.txt rules ROBOTSTXT_OBEY = False 这里需要设置为 false 因为有的网站禁止爬虫 # -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for lianjia project # # For simplicity, this file contains

一名刚参加工作的女程序员发出感叹，其正面临人生一大选择，到底是现在买房，还是等经济实力上去在买房，纠结之余选择发帖求助： 男友手里有大概100万，我工资税前一万八，男朋友暂时两三年不赚钱，剩下的家里帮不了太多了，请问这种情况在杭州买房子有没有可能。 想工作几年多攒些首付再买房，但是好怕杭州房价涨的飞快呀，请大家给点建议，诚挚的感谢。 有人劝她要结合实际情况来决定买：可以全款先买个小的，以后有了孩子再换，买大的要承担高额的房贷，况且你男朋友这两年又赚不到钱，指望你的工资去还房贷压力很大的，你俩还要生活，还是等一段时间再看吧! 房价一直是大众谈论的话题，然而，房价的上涨，让很多购房者只能“望楼兴叹”，尤其是刚需族。现在是否适合在杭州买房仁者见仁，智者见智。 房价成为了刚需买房考量的重要指标，杭州房价十年来已翻了几番，因此，很多刚需饱受高房价之苦房价之所以高，是因为人们的生活水平变高了，买房的人多了，另外，出一大批的投机者在杭州楼市极为活跃，哄抬了房价。 截至10月22日，杭州二手房挂牌数量已经达到了97905套，逼近10万套大关。 二手房市场除了降价小区越来越多，分化也逐渐加大，呈现出冷热不均的状态。 9月以来，越来越多的二手房小区加入价格下跌的行列。与今年上半年的最高点相比，降价幅度多为10%左右，个别小区已达到20%。 新房市场，2019年前三季度，杭州(含富阳、临安

只改了版本问题和我上个博客写的msr_error()函数，其余代码来自于下边这个博客：https://blog.csdn.net/baixiaozhe/article/details/54410313，增加了tf.reset_default_graph()。 上边的链接增加了波士顿房价数据的读取和预处理， 比莫烦tensorflow LSTM/RNN的例子更全面，更有价值。代码亲测，可运行。 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn import preprocessing import tensorflow as tf import numpy as np tf.reset_default_graph() # 波士顿房价数据 boston = load_boston() x = boston.data y = boston.target print('波士顿数据X:',x.shape)# (506, 13) # print(x[::100]) print('波士顿房价Y:',y.shape) # print(y[::100]) # 数据标准化 ss_x = preprocessing.StandardScaler() train_x = ss_x.fit_transform(x) ss_y =

版权声明：我的博客站点：www.zgcr1991.com https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/88848351 文章目录 项目介绍 房价回归Bagging方法预测 房价回归使用XGboost预测 项目介绍 项目地址: https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 。 该项目数据集中包含79个特征，最后预测出房价特征。 我们进入上面的项目地址，点击Join competition。就可以参与项目竞赛。点击Data项，可以下载训练集train.csv、测试集test.csv、提交样本sample_submission.csv以及一个数据集描述文件data_description.txt。 我们自己对数据集进行预处理，并自己学习一个模型，用来预测官方测试集，最终将预测结果保存为与提交样本sample_submission.csv同样格式的.csv文件，然后点击submit Prediction提交预测结果文件即可(注意提交次数是有限制的)。 房价回归Bagging方法预测 这是一个比较基础的预测。首先我们要对数据集进行预处理。主要包括以下几步: 为了使房价数据更加平滑和更加服从高斯分布，我们将房价用log1p函数(即log(x+1)

「杂谈」苏州人不能太膨胀 上半年苏州房价上涨比较快，园区核心区房价远超上海滩很多区域，以至于很多人说上海变成了环苏城市，或者说卖掉上海的房子置换到苏州也比较难。 笔者不以为然，我觉得这只是一些苏州人尤其是在园区有房子的人过于乐观以至于太膨胀。 苏州无论哪一方面跟上海比，都完全无优势。无论是经济实力，经济质量，人口体量，政治地位，教育医疗资源，上海都轻松碾压苏州。 说到房价，不能拿苏州最贵的房子跟上海的郊区房价作比较，这是苏州不自信的表现。要比较房价，应该拿苏州核心区与上海核心区比较，苏州郊区与上海郊区比较。这才是靠谱与合理的。这样比较下来，苏州房价是上海房价的三分之一到二分之一左右。 所以跟上海比起来，苏州人不能过于膨胀，做人要厚道。 2019-10-24 19:06:32 来源： https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/11742996.html

关于房地产投资的几个金句 1, 楼市已经进入高位横盘时代，未来卖房难度要远远大于买房。郊区200平的叠加一年你都卖不掉，而市中心40平的老破小2个月就能变现。 2, 投资，是为接盘侠买房，接盘侠喜欢的房子才是真正的好房子！ 3, 房价分化的结果就是：三四线房产靠政策涨，一二线靠需求涨。三四线靠政策创造需求，一二线靠政策压制需求。三四线房价上涨是被动的，一二线是主动的。三四线房产是消费品，吃掉用掉住掉就不值钱了，一二线房产则是投资品，可住可租可卖还增值。 4, 房产投资，切记一个原则：地段要买最好的，房子千万别买最好的。不建议大家投资豪宅就是这个原因，豪宅的土地和旁边老破小的土地是等价的，贵就贵在建设成本上，而若干年后，豪宅开始折旧，涨幅跑输大盘，而旁边的老破小却可以稳步上涨。房产投资说到底，就是投资脚下的这片土地，以个人名义以有限的资金拍到了一块国有土地。房子值不值钱，全都在这片土地上。 在北京上海，市中心的一手房价可以10万，但旁边的老破小只卖6-7万。其实，这3-4万的差距就是新房子本身的建设成本，而老破小的房价就是赤裸裸的地价，房屋价值完全可以忽略不计（学区除外）。用公式表示更直观： 老破小的房价=地价（楼板价） 一手房价=地价+建设成本 房屋价值从交房的那一天起就开始持续贬值，而房屋脚下的土地却一直在升值。所以，20年以后，你房子的售价就只有土地价格

【杂谈】湖州房产真的值得投资？ 长三角一体化规划出来之后，三线城市湖州成为网红城市。微信朋友圈，微信群里房地产中介异常活跃，纷纷推荐湖州的房地产给周边城市比如上海苏州的市民，组织看房团去湖州看房买房。一时间，好热闹，湖州房地产成为长三角房产投资的当红炸子鸡。这些卖方给出了去湖州卖方投资的噱头或者说是利好，以说服广大房产投资爱好者。对于这些所谓的利好隐私，笔者很是不感冒。在这里，笔者将这些利好一一列出，并且给予点评，算是发表一下自己的个人看法。 利好因素之一：沪苏湖高铁 这高铁在2018年审批通过，站点有以下几个，湖州站、湖州东站、南浔站、吴江站、汾湖站、松江南站、虹桥站。 目前天然气正在改道，目前湖苏沪高铁已近在动工建设。 【笔者点评】：有高铁房价就要上涨，就有很高的投资价值？无锡市早就通了高铁，这也并不影响无锡市在整个长三角地区属于房价洼地。无锡市区在这波房价暴涨之前，长期处于几千块的房价洼地。一直到现在，无锡的房价与地价，还是处于白菜价的洼地状态。无锡无论是城市面积体量，人口体量，经济体量都远超湖州，其房价尚且是洼地，何况是湖州？ 利好因素之二：亚运会 2022年杭州亚运会是主要场，湖州是分会场，亚运会会提高湖州的名气，让更多的人知道湖州，对当地的经济会带来很大的影响。就像2016年杭州G20峰会一样，大大的提高了杭州在世纪的知名度，为什么大型奥运会，亚运会是赔钱的买卖

「人生感悟」我对房产投资的几个观点 1，南京以西广州以北城市的房产，绝对不碰。 笔者买房，首选区域是珠三角，长三角地区。 京津地区，笔者没有去工作与生活过，不甚了解，又是北方地区，气候什么的不适应，所以没啥兴趣。 而其它地区比如东北地区，西北地区，西南地区，中部地区的房产， 受限于经济发展水平，偏僻的地理位置，这些地方的房地产升值速度相对较慢。在上一波房地产史诗般的暴涨中，板块轮动，这些地区的省会城市几乎是最后一波轮到的。而在暴涨之后的价格回调中，这些地区的城市回调速度最快，力度最大。。。 珠三角地区和长三角地区的一线城市的房产，无疑是顶级核心资产，如果资金宽裕，有购房资格，当然是首选一线城市。如果资金有限，可以考虑2个地区的强二线城市，比如佛山，东莞，南京，苏州，无锡，杭州等。这些城市由于具有强大的经济实力，活跃的民营经济，海量的外企等经济层面的强势支持，加上不断涌入的外地人口，其房产价格的上涨有比较夯实的支撑。投资与这些经济发展发达的城市房产，无疑是比较安全的。 2，一线城市郊区房产投资价值高于二线城市市中心。 笔者对于一线城市情有独钟，有一定的偏执与心结。笔者认为，只要是一线城市的房产，都是顶级核心优质资产。 笔者纵观过去近20年房地产发展的历史，一线城市房子升值速度远超二线城市，即使是一线城市的郊区的房价上涨速度，都要比二线城市市中心快得多，幅度大得多。北京郊区房价

房地产税作为房地产行业期待的税种，已经提到多年。虽然目前重庆和上海都有飞行员，但多年来它一直是雷鸣雨，而且效果非常好，官方也无动于衷。 然而，根据《中国时报》最近的一份报告，房地产税法草案已经初步形成并正在细化和完善。根据该年度内的减计计划，《房地产税法》是初步考虑的项目，该年度尚未纳入立法工作。根据计划要求，相关方将对该项目进行调查和起草，并将在2019年或以后几年(视情况而定)进行考虑。 　　然而，据业内人士称，目前的具体报告和审查时间草案尚未确定。 事实上，可以理解的是，房地产税已经从空中的城堡变成了水中的月亮。它过去是虚幻的，但现在有点难以捉摸了。 根据美国统计局的最新数据，在过去的6月份，70个大中城市的房价上涨了90%。第一排是稳定的，但第二和第三行似乎显示出煎锅的迹象，分别上升6.3%和6%。各城市房价的平均涨幅达到了2016年9月以来的最高水平。 这绝对具有讽刺意味。有些人肯定会说这不是购买限制，是限制性贷款，是限制销售吗?那为什么价格上限越高? 按照“住房是生活的，不是投机的”发展理念，当局当然不希望这种情况继续下去。因此，一方面，下半年二三线城市很可能迎来调控浪潮。另一方面，加快房地产税法的发展是有道理的。 然而，一些媒体将房产税的引入视为“狙击价格”的优势。但新大楼不这么认为。根据羊毛对羊的原则，即使征收财产税，在一定时期内征收的某套的税，在该套的交易时