这个是Kaggle专栏的第二篇，赛题名是：House Prices - Advanced Regression Techniques。在本文中你将会学习到：单、多变量分析相关性分析缺失值和异常值处理哑变量转换、一、排名榜让我们看下排名榜，第一名真的是碾压其他选手呀~所以，今天我们一起看看这个第一名的方案到底是多棒？ 二、数据介绍这份波士顿房价的数据集有4份数据，训练集train+测试集test+
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2024-01-04 13:20:39
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人民大学发布报告称：“明年全国房价将下降20%。中国人民大学经济学院预测，2011年上半年房地产行业资金链将出现严重问题，房地产价格将出现接近20%的下滑，但是不会出现房地产市场硬着陆的情况”。这是对中国楼市的严重误判，全部预测为臆想，数据推测全部失真，而且不符合逻辑。
人民大学的全国房价，应该指的是国家统计局的全国70个大中城市的房价，这个数据模型实际上
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2010-11-22 22:01:36
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本篇文章主要来记录一下使用机器学习解决我遇到的问题的过程。目录一、问题描述二、数据处理 2.1 缺失值处理 2.2 异常值处理 2.3 特征工程三、降维四、模型建立五、模型训练一、问题描述
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2024-08-30 14:32:17
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# Python 圣诞树实现指南
在圣诞节期间，我们常常会看到各式各样的圣诞树装饰。而使用 Python 编写一个简单的文本圣诞树是一个既有趣又易于实现的项目。本文将深入探讨如何从头到尾设计和实现一个简单的“圣诞树”程序。
## 一、流程概览
为了实现一个圣诞树程序，我们可以将整体流程分为几个步骤。以下是示意表格：
| 步骤 | 描述 |
|------
我们平时看到的平均房价其实是不能说明任何问题的，它的涨或跌同样不能说明问题；2007年哪些因素是推高房价的力量，又会有哪些是推动房价下跌的力量？
房价是这几年越来越受社会关注的话题，进入2007年更是如此，这个话题变得格外敏感。许多房地产同行一见这样的话题都躲避开不谈，我也是如此，在接受媒体采访前就事先声明不谈房价和与房价有关的问题。
但记者的爱好恰恰是，你越想躲开的问题他越是
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2007-02-18 10:24:42
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在“Windows Python 2022 pip在哪里”的讨论之前，让我们深入了解Python环境的管理特别是对于pip的使用和位置问题，尤其在Windows系统中。这不仅关系到开发者的工作效率，还涉及到环境配置的准确性和便利性。
### 版本对比
随着Python 2022版本的发布，pip的功能和使用时的特性也发生了显著变化。下面的表格清晰地展示了Python各个主要版本中pip的不同特
作者介绍：timber ，在一家电子商务(外贸)公司任职运维，平常工作时我觉得敲命令的样子也很帅 ---Python，Changed me！ 前言我这里用到了的python+selenium来抓取链家房数据，因爲很多时候分析参数，头疼啊，能分析的还好。有些网页就很变态哦，参数都是经过加密的。selenium自动化优点(我去找了一下度娘…哈哈)，完全可以模拟人工操作网页，
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2023-10-09 17:19:41
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表1：2015年5月70个大中城市新建住宅价格指数城市新建住宅价格指数城市新建住宅价格指数环比同比定基环比同比定基上月=100去年同月=1002010年=100上月=100去年同月=100
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2022-07-21 09:37:10
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Python作业2：scrapy爬取链家+数据预处理一、爬取数据并预处理1、要求作业1：通过爬虫爬取链家的新房数据，并进行预处理。最终的csv文件，应包括以下字段：名称，地理位置（3个字段分别存储），房型（只保留最小房型），面积（按照最小值），总价（万元，整数），均价（万元，保留小数点后4位）；对于所有字符串字段，要求去掉所有的前后空格；如果有缺失数据，不用填充。找出总价最贵和最便宜的房子，以及总
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2023-07-30 23:07:19
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前言：我目前使用的服务器为centos6.x 系统自带的python的版本为2.6.x，但是目前无论是学习还是使用python，python3都是首选，那么问题来了。－－－如何安装python3环境，又如何给python3安装对应的pip3呢？ 更关键的是我们原来的系统中还有一些自带的工具需要用到python2.6版本，所以要求的是python3 and python2 共存，pip2 and p
房价分析系列-贵阳二手房房天下。
原创
2022-09-15 10:09:09
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数据初探首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。import pandas as pdimport numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltfrom IPython.display
原创
2021-01-22 19:30:52
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系列文章总目录：Python数据分析及可视化实例目录 Talk is cheap, how U the code.源码包含：MongoDB数据加载Pandas数据处理、提取Bokeh时间序列曲线，饼图具体实现效果参见：Python数据分析之西安某小区房价初探 # coding: utf-8
# In[1]:
import pandas as pd
from bokeh.cha
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2024-07-24 15:37:26
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教育办公系统是由佟刚老师讲的.呵呵,我相当喜欢听佟老师的课.讲解自然而且有激情.教育办公系统是以jQuery的使用很多.在这个项目里会多以后工作 中碰到的大多数的jQuery情况都会有介绍,并给出相应的解决方案.而且这个项目是9天,时间很长.大家都知道传智的课一天要讲好多的内容,这个项目一 下就讲9天还真担心有点跟不上啊,不过还好.这个项目完事就有一个过年放假,我们可以利用好这个放假.多多练习和吸
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2024-01-16 14:19:02
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这次换一个售房网站来练练手，爬取目标是我爱我家的成交记录。爬取目标是我爱我家的成交记录我爱我家的网站结构貌似比链家的要复杂一点点，它并没有像链家网一样，把成交记录单独分成一个版块，而是把每条成交记录按小区进行了汇总，一级界面显示成交均价，每条的成交价格需要进入各个小区的二级界面，继续往下拖动之后才能查看。网页结构那么，我们想要爬取的每条成交价格，实则在二级界面的详细成交记录框内。十五家园小区二级界
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2023-10-25 16:08:23
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限价商品住房是指：政府采取招标、拍卖、挂牌方式出让商品住房用地时，提出限制销售价格、限制住房套型面积、限制销售对象等要求，由开发企业通过公开竞争取得土地，并严格执行限制性要求开发建设和定向销售的普通商品住房。限价房的购买标准：本市城八区3人及以下家庭年收入8.8万元及以下，人均住房使用面积15平方米及以下，家庭总资产净值在57万元及以下；4人及以上家庭年收入11.6万元及以下，人均住房使用面积15
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2008-08-30 09:08:00
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Kaggle房价预测详解1.导入数据2.查看各项主要特征与房屋售价的关系查看中央空调与售价关系查看装修水平与房价关系查看建造日期与售价关系不同地段与房价关系查看地皮面积与房价关系查看地下室总面积与房价关系查看关联性3.训练集数据预处理训练数据预处理创建机器学习模型得出预测结果4.导入测试集数据测试集数据预处理创建训练集特征值得到预测数据4.保存预测结果 1.导入数据导入库# 导入需要的模块
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2023-12-06 22:28:14
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一、选题的背景为什么要选择此选题？要达到的数据分析的预期目标是什么？（10 分）通过爬取Q房二手房信息，对爬取的数据进行进一步清洗处理，分析各维度的数据，筛选对房价有显著影响的特征变量，探索上海二手房整体情况、价格情况。二、主题式网络爬虫设计方案（10 分）1.主题式网络爬虫名称：二手房爬虫及数据分析2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析：通过request爬取Q房二手房的信息、Beautif
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2023-07-04 19:34:26
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一、选题背景 1998年我国住房制度改革，停止了长期实行的住房实物福利分配制度，使得房地产业逐渐活跃起来，由此出现了住房短缺的现象，加之社会快速城镇化、居民收入不断增长以及银行住房消费信贷的支持，住房的潜在需求增大，推动着房价持续快速上涨。随着国内经济水平的不断发展，物价房价也在不断的增长。以广州为例，对于广州二手房价的分析，可以直观的看出广州各
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2024-03-13 09:52:50
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今天我们利用波士顿房价进行简单分析，快速熟悉数据挖掘和分析的一般流程。1.导入数据。2.查看数据维度，从结果可以出，该数据一共有506条记录，14个特征，然后再输出特征的名字和数据类型。 3.然后用.head()函数输出前面5条数据，初步查看数据的基本内容。4.接着用.describe()函数进行数据的描述性分析，查看每一列（也就是每一个特征的数据）的条数、平均值、最大值、最小值、中位数等等，比较
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2023-11-06 12:29:46
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