本文由作者：孙培培 原创投稿 声明：本文所公布代码及数据仅作学习用，若别有用途则后果自行承担。 提到上海，不得不提上海的高房价，最近一篇上海各市辖区均价的文章引起了我的注意，6月上海各辖区甚至各小区的房价到底处于一个什么样的水平呢？ 我打算自己动手研究一下（本文主要研究2016年6月上海二手房房价水平，读者如果有研究房价变动的兴趣可以等到7月末的时候再研究下，然后对比看看上海房价在这一个月的变动情况），数据来源为6月30日的安居客二手房信息。 首先要进行的数据的收集，然后进行数据的清洗、整理以及最后的分析
主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。
携程酒店详情页，指定入住日期的房价数据，怎么获取？ 疫情放开后很多行业开始了复苏，之前公司因为疫情暂停的项目现在又开始慢慢的启动了。最近小姐分到了一个爬取携程上一些酒店的数据需求，需要获取到酒店详情页，指定入住日期的房价数。但是据携程有反爬虫措施的，详情页的房价数据，似乎必须登录才能获取。但登录后账号频繁查房价的行为肯定会被携程记录下来，严重的话账号会被携程拉小黑屋，账号查不到房价，要过几天才会解封。例如下图这样
2023年，房地产市场迎来了一系列重要的政策调整。这些调整旨在解决当前市场中存在的问题，促进楼市供需平衡的实现。以下是对2023年房地产政策调整的简要介绍：
当前一线和重点二线城市火热，购房需求旺盛，房价攀升。除一些投机性行为催升房价外，房价背后的因素如房子的区域位置、房子所在小区内部环境、房子的紧俏程度等都会成为影响房价高低的因素。然而，购房者在做决策时一般只会以小区周边的区域属性及小区内部微观环境为主要的参考因素。但其实，影响房价的绝不仅仅只是以上这些因素。比如小区房源流动性、小区社交活跃度等因素都是我们平时不纳入考虑的。这些显性因素和隐形因素都不同程度的影响这房价的高低。 那么，不同的小区之间究竟有着怎样的差异性呢？又该怎样去分析推升房价背后的因素呢？
当前一线和重点二线城市火热，购房需求旺盛，房价攀升。除一些投机性行为催升房价外，房价背后的因素如房子的区域位置、房子所在小区内部环境、房子的紧俏程度等都会成为影响房价高低的因素。然而，购房者在做决策时一般只会以小区周边的区域属性及小区内部微观环境为主要的参考因素。但其实，影响房价的绝不仅仅只是以上这些因素。比如小区房源流动性、小区社交活跃度等因素都是我们平时不纳入考虑的。这些显性因素和隐形因素都不同程度的影响这房价的高低。
腾讯云 x CODING CODING 技术小馆，是由国内专业的一站式代码管理平台 Coding.net 主办的一系列技术沙龙，秉持服务开发者的理念，每场 CODING 技术小馆均邀请数位业内知名大牛分享技术，交流经验。 伴随云计算在各行业领域内应用场景的飞速增长，云计算正越来越多的成为个人、创业团队、企业业务计算资源（CPU、内存、磁盘、网络带宽）的首要选择。CODING 联手腾讯云，打造 Cloud Studio，开启全民快速建站云时代。 本期 CODING 技术小馆，以「快速开发，弹性部署」为主
青岛的房价这两年翻了一番，举个栗子，如果你在2016年在市区买了100万的房子，2018年价值200万，净增100万；如果你2016年没有买这100万的房子，2018年买房将多付100万，机会成本100万。而这100万可能是青岛白领不吃不喝十年的收入。
据悉，入手的买家是为了孩子才买的这套学区房，房子面积为91.3平方米，单价为115006元/平方米。
申明：因内容排期问题，本期“一周播报”有所延迟。特此注明，今后“一周播报”仍于每周周一与您相约！不见不散！
数据中台类产品必须用户画像，目前大多数用户画像都是结构化数据，其实还有非常多有意思的兴趣标签，可以从文本、图片、视频中获取，接下来这类兴趣标签也会越来越多的被计算与获得。
2018年8月22日笔记 sklearn官方英文用户使用指南：https://sklearn.org/user_guide.html sklearn翻译中文用户使用指南：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/user_guide.html
想要了解身边小区的房价变化情况吗？会用Python吗？今天我将为大家分享一个简单而实用的方法，通过使用Python编写的爬虫程序，我们可以轻松地获取小区房价数据，并进行分析。本文将为您详细介绍如何使用Python爬虫获取房价数据，并提供实际操作价值的代码示例，让您快速了解身边小区的房价变化情况。
大家好，这里是NewBeeNLP。最近在知乎上看到一个关于职业选择的问题，虽然都是老生常谈的话题了，但是几个知友的回答获得非常多的赞同，拿来和大家分享一下。
作者：司开星 http://blog.csdn.net/chroming/article/details/46471155 用Python写了一个抓取上海地区二手房价格的程序，Python2.7，数据来自赶集网。由于在赶集网查看房价不需要登录，所以程序也十分简单。程序代码如下： 源代码托管在：https://github.com/chroming/sh_house_price/ # -*- coding:utf-8 -*-import requestsimport re#本程序用于抓取赶集网上海各地区二
正则表达式是一种描述字符的一种方式，通过该方式，匹配字符串。 正则表达式是自由的，一个字符的含义往往代表着一类字符，通过多个正则正则符号的组合描述，可以使组成的正则表达式能够描述一类字符串。 在开发中，很多时候使用正则表达式描述一类字符串。 注：正则在编程中是通用的
中国的房价已经成为一门让人看不清、摸不透的玄学。最近跟不同城市朋友聊天，发现人们对于房价的看法截然不同，看涨的人言之凿凿、杀跌的人头头是道。2017年春节之后，各大城市纷纷上马史上最严限购政策，楼市去向何方更是让人疑惑。不过，如果下次讨论房价，或许可以参考一下今天本文要讨论的这份报告：百度地图《2017年第一季度中国城市研究报告》。 讨论房价不可错过的报告 与大家主观印象一致的数据就先不说了，我们来看看这份报告中的一些比较有意思的数据： 1、人口吸引力，广州超过上海！ 排名Top10城市中，长三角、珠三角
在本人的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。
正则表达式是自由的，一个字符的含义往往代表着一类字符，通过多个正则正则符号的组合描述，可以使组成的正则表达式能够描述一类字符串。
本文我们使用加州住房价格数据集，从零开始，一步一步建立模型，预测每个区域的房价中位数。目的是完整实现一个机器学习的流程。
最近在学习python，不禁感叹其强大的数据处理能力，简单几句代码即可从互联网中获取千万数据。生活在这个数据为王的时代，我们需要学习着如何将数据为我所用。
via : https://mp.weixin.qq.com/s/DS4fFs0-rLD0UPkdTwQ5k
中国的房价从2005年到现在发生了天翻地覆的变化，如果能提前预测出这种趋势，并做出正确的选择，会更有利于我们财富的积累。
线性回归和梯度下降模型 概要 本文主要讲解线性回归模型的原理，并以python和paddlepaddle为例讲解怎么实现一个线性回归模型，并用matplotlib画出训练后的效果。 线性回归 机器学
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题，可能最适用于经典方法，如 XGBoost，因为数据集是结构化的而不是感知的。然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
百度PaddlePaddle之新手入门培训视频（http://bit.baidu.com/course/detail/id/137.html）是一篇很好的机器学习的基础知识普及教程，该视频作者是百度乔龙飞，我认真学几遍以后，写了这个学习笔记。 从本文的重点也可以看到两个问题，为什么模型训练过程不可控，以及为什么可以拿清洗过的数据抛给外人去计算。 1.学前准备 本原始视频和学习笔记的目标读者是从事IT工作，想学习AI技术的专业人员；本视频讲的就是AI基础知识，让新用户打好理论基础，并且希望通过本次视频和学
爬取链家网、贝壳网的各类房价数据（小区数据，挂牌二手房, 出租房，新房）。 支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市；支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取，稳定可靠; 丰富的代码注
互联网的数据爆炸式的增长，而利用 Python 爬虫我们可以获取大量有价值的数据。这些数据可以有很多用途，比如：
在长沙，2019年，深耕岩土工程自动化监测领域的湖南湘银河传感科技有限公司，借助湘智云补贴， “尝鲜”数字化升级，基于腾讯云与小程序，研发出新一代智能监测大数据平台。
此时一个对信息进行获取、存储、搜索、使用的系统就诞生了，我称其为个人结构化数据中心。
我工作的地方位于中国西北部的一座城市，陕西榆林。榆林地处交通要道，西邻甘肃、宁夏，北连内蒙古，往东渡过黄河便进入山西。
腾讯云与北京环球度假区签订协议 为游客打造数字化移动应用 腾讯云与北京环球度假区签订框架服务协议，双方计划在微信小程序、自有APP开发等方面探索合作，以期为北京环球度假区的游客打造“智慧导游”工具，加强游客在北京环球度假区内的个性化游览体验。 据了解，借助腾讯云在AI、大数据、安全等领域的核心技术，北京环球度假区将在游客游前、游中、游后的多个环节，通过移动应用程序满足和提升游客体验，为游客提供便捷、高效的游园工具。（腾讯科技） 国内首条5G全线覆盖高铁投入春运 今年拥有5G信号覆盖的广深港高
作为一个写了十几年代码的老程序员，程序员要想拿到年薪30万，起码需要具备以下几个条件：
北京很大，大到容得下两千多万人的吃喝拉撒睡。北京很小，小到装不下一个外地人的北漂梦。 我是一名北漂，来北京7年了，7年时间里不断地租房搬家，心里一直想买一套自己的房子，而北京的房价让我望而却步，打消了
最近呢，对链家平台上的北京二手房数据做了个可视化分析，对目前北京的二手房交易情况有了个大致了解，最终得到一个很实在的结论：奋斗一辈子也买不到一个厕所这句话不是骗人的，是真的；关于具体分析内容请看下文
分类算法：是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。
从2014年对楼市的普遍唱衰，到2015年的价格回暖，到底发生了怎样的改变？本文就尝试通过大数据来和丰富的图表，为大家展现数据背后的数据。 数据采集采用笔者用C#开发的爬虫工具。 数据清洗ETL采用了笔者开发的工具软件。 数据分析采用ipython notebook和pandas 可视化使用了matplotlib和seaborn. 热力图使用了百度地图API， 按经纬度0.01度为一个子区域，计算其中的平均值作为当前区域的房价/二手房数量。 这些数据是笔者
本案例采用波士顿房价数据集，其中包含14个字段506条样本数量，包括波士顿地区人口水平、房屋周边环境以及房价等信息。该数据收集于 1978 年，506 条样本中的每一个都代表了马萨诸塞州波士顿各个郊区房屋的 14 个特征的汇总数据。
根据OECD（全球30多个国家组成的经济合作组织）公布的数据，在过去十年里，我国整体名义房价指数从83.9增长到141.06，增加了68.12%，年度复合增长率（CAGR）达到5.33%。预计到今年年底，将涨至142.28。
作者 | 泳鱼 来源 | 算法进阶 本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程，代码示例基于python及神经网络库keras，通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有：keras、scikit-learn、pandas、tensorflow（建议可以安装下anaconda包，自带有常用的python库） 一、基础介绍 机器学习 机器学习的核心是通过模型从数据中学习并利用经验去决策。进一步的，机器学习一般可以概括为：从数据出发，选择某种模型，通过优化算法更新模型
本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程，代码示例基于python及神经网络库keras，通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有：keras、scikit-learn、pandas、tensorflow（建议可以安装下anaconda包，自带有常用的python库）
根据中原集团研究中心分析，每距离办公区域近一站地铁，或者说缩短三分钟上班路程，上海的一套房均价就要抬高18.75万元，相当于一辆普通轿车。在11月30日的“2017上海城市大数据活跃报告”发布活动上，这个数字最揪心。
最近一直在思考职业发展的问题，意在搞清楚行业里哪个领域未来发展前景广阔，能让自己顺风而行，思索中想到了雷军大神的经典语录，与之相对的一大经典案例应该是最近十年的炒房族了，不用你站在风口，躺着就能把你吹起来，“小目标”轻轻松松达成，美哉、妙哉。羡慕之余暗叹自己眼光、勇气俱是没练到家，即便当时判断房价未来会涨，也难有勇气全力杀入。姑且就希望自己未来能紧随风口，全力以赴吧。
在这个充满变数的年代，你永远不知道自己的下一个对手会是谁，继阿里、京东后，又一电商巨头“跨界打劫”，强势杀入房地产经纪市场。
上次已经讲到使用线性回归来解决分类问题，其实还不是很完整，还是把分类问题当成了回归问题来处理，这次我们先转化为一个标准的分类问题。
欢迎来到王者荣耀（自带音效?）啊不，是小白入门大数据分析之项目实战第一篇?。本文主要介绍如何利用Python实现Kaggle经典比赛项目，波士顿房价预测问题（至于Python安装问题，推荐大家参照一篇
昨天在老家，发布了一篇《python 自动抓取分析房价数据——安居客版》。在文末，第6小节提供了完整代码，可以在 python3 环境，通过命令行传入参数 cookie 自动抓取房价数据。今天回到深圳，才想到，这段脚本只能抓取西双版纳的房价数据，如果读者不自己修改，那么就无法抓取其他城市的房价数据。于是，决定“好事做到底，送佛送到西”，将脚本加以修改，以北上广深为例，提供灵活抓取分析其他城市房价的完整代码。
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