信贷价格包含贷款基准利率和存款准备金以及普通 商业公积金的融资价格，其实你问银行贷款其实就是问银行融资，融资都是有成本的，中国的银行比较黑，6%的商业贷款和3%的公积金，你可以1*1.06^10次方算下，实际上10年年化贷款本金100w，68w的贷款费用。国外银行就比较友善，贷款100w就是5%的贷款费用，澳洲银行更加牛逼一点，因为土地买下后就是私有的了，所以你本金可以随时还，只要按时还利息就可以
原创
2016-05-25 15:32:52
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基于python厦门思明区二手房价分析和构建基于机器学习的房价预测模型一，选题背景网上有条段子，某地房价5w每平，月收入刚好过万，掐指一算，命中注定买房是不可能的，这辈子都不可能买房，所以要定个小目标：“我真的还想再活500年······”。当然，房子虽贵，但是我可以学学科学的方法了解房价趋势，做到心中有数，万一买的起呢？ 二，设计方案1，爬虫名称：基于pytho
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2023-05-28 22:01:42
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# 住房价格预测的探索：使用Python实现
随着城市化进程的加快，住房价格的波动越来越引人关注。通过合适的模型对住房价格进行预测，不仅能帮助个人购房者做出决策，也能为开发商和投资者提供参考。在这篇文章中，我们将使用Python进行住房价格的基本预测，展示一些常见的方法和代码示例。
## 1. 数据准备
在进行预测之前，首先需要收集和预处理数据。通常，数据集包含多个特征，比如面积、卧室数量、
原创
2024-09-04 03:54:50
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本节将使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型，向读者展示神经网络的基本概念和工作过程。构建神经网络/深度学习模型的基本步骤深度学习模型具有一定的通用性，使得深度学习的门槛降低，这是深度学习得以重新占据计算机领域一席之地的重要原因，深度学习均可以从下述五个步骤来完成模型的构建和训练。数据处理：从本地文件或网络地址读取数据，并做预处理操作，如校验数据的正确性等。模型设计：完成网络结构的设
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2023-09-22 07:00:22
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1、读取数据 读取csv中数据，并提取house_district和house_price列数据# 兼容汉字
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 设置标题和x、y轴
plt.title('重庆二手房均价')
plt.xlabel('区域')
p
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2023-06-16 02:02:43
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移动查房系列
原创
2021-07-25 15:10:45
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# 如何实现“mysql 查找价格接近”
## 一、整体流程
下面是实现“mysql 查找价格接近”的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 1 | 连接到 MySQL 数据库 |
| 2 | 编写 SQL 查询语句 |
| 3 | 执行 SQL 查询 |
| 4 | 处理查询结果 |
## 二、具体步骤
### 1. 连接到 MySQL 数据库
首先，你需
原创
2024-04-11 06:44:47
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实例：看商品猜价格首先出示一件价格在99元以内的商品，参与者要猜出这件商品的价格。在猜价格的过程中，主持人会根据参与者给出的价格，相应地给出“高了”或“低了”的提示。 如果商品的价格是40二分法猜商品价格： 次数价格区间中间值 第 1 次0～9950高了第 2 次0～5025低了第 3 次25～50≈38低了第 4 次38～5042高了第 5 次38～4240
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2023-06-02 11:28:56
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前言在之前有许多关于线性回归-房屋价格预测的优秀文章, 这篇blog更适合看了吴恩达机器学习，想通过Python实现线性回归。我试着写了代码，在过程中遇到一些问题，有的是公式问题，有的是关于numpy库的问题，有的blog在这些方面不太完善，我在这里会一一列举出来。项目地址暂无参考连接吴恩达机器学习 线性回归前导知识需要知道关于假设函数 需要知道关于代价函数 需要知道关于多元代价函数的偏导数 为，
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2024-05-16 09:28:18
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在Python中实现“输入水果查找水果价格”的功能，可以帮助用户快速获取所需水果的市场价格。这种功能在电子商务、库存管理以及信息查询等场景中都有重要应用。本文将以此为题，结构化地阐释实现过程，包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理、选型指南。
### 背景定位
在日常生活中，水果的消费越来越普遍，消费者希望快速了解不同水果的价格。在此背景下，基于Python的简单查询程序应运而生
前言自己动手，爬取58同城上的租房网站信息，然后用该数据预测未知的房源价格。爬虫部分不是我写的，我只是完成了其中的一部分预测功能。 预测主要是使用回归预测，预测结果比较简陋，但是也可以通过这个小项目，来简单地学习一下基于Python的回归预测。 在本文中，我实现了三种回归预测算法： 1. 支持向量回归(SVR) 2. logistic回归 3. 以及使用核技巧的岭回归(L2回归)实现过程
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2023-09-05 14:11:33
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这是我们python课程要求我们制作一个项目，用python爬取结果并作数据展示。我们使用requests的方法对房价的信息做了爬取，一下就是我们所爬取的网页 我们做这个项目主要分为以下几个步骤1 网页爬取过程 我们使用类的方法经行了封装在直接输入城市名的时候就可以直接get到数据class reptile:
def __in
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2023-12-27 10:24:39
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中新网北京4月16日电(记者 左宇坤)4月16日，国家统计局公布的数据显示，2025年3月份，住房市场成交活跃度提升，70个大中城市中，商品住宅销售价格环比上涨城市个数增加。
58安居客研究院院长张波认为，3月房价数据反映了楼市在政策托底下的结构性复苏，验证了“政策底”向“市场底”传导的实际效果，后续需持续关注政策落实效果与经济环境的联动性。
2025
软考成绩查房时间：一场智力与毅力的较量
随着信息技术的不断发展，软件行业也日益繁荣，对软件专业人才的需求越来越大。为了筛选出优秀的软件人才，许多国家和地区都设立了软件专业技术资格（认证）考试，简称软考。在中国，软考被广大IT从业者视为职业发展的重要途径。每年的软考成绩发布时，考生们都会紧张地等待，而软考成绩查房时间则成为了他们关注的焦点。
一、软考的重要性
软考是由国家人力资源和社会保障部、
原创
2023-12-11 12:39:33
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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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首先说明，这是一篇技术文章。明年打算买房，媳妇这段时间总去看房子，这种状态持续了两个月，最近终于消停了。现在整个市场不明朗，我们也不确定换到哪里。不如先整理点数据，至少能监控一些区域价格，有变化能及时知道。正好可以边学Python边练手，不得不说Python确实是门不错的语言。上手速度和PHP有一拼，而且在做数据分析上有很大的优势。一、影响因素以前写过租房二三事，这篇文章在掘金的互动量比我所有的技
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2023-08-31 09:40:13
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本文为读者投稿，作者：董汇标MINUS知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/97243470最近和朋友聊到买房问题，所以对某二手房价格信息进行了爬取，爬虫见本公众号另一篇文章。本篇文章利用爬到数据的进行数据分析。在这篇文章中，用到pandas、seaborn、Matplotlib等工具，分析工具用到提琴图、箱型图、散点图等。描述性分析首先导入各种需要的库方便后
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2023-10-16 21:28:15
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「实战」南京房价的秘密——准备篇「实战」南京房价的秘密——小区价格篇「1」案例二：南京历年小区建成情况-折线图# 计算南京历年的小区建成数量
原创
2021-06-09 23:03:37
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南京——江苏省会，国家历史文化名城，全国重要的科研教育基地和综合交通枢纽。作为长三角唯一特大城市（上海的定位为超大城市），南京的房价确实不低，从目前的发布的城市均价看，已经逼近 29000元每平米，稳稳的江苏一哥。那实际情况是什么样子呢？从这一节开始，我们就一边谈数据的可视化，一边聊南京的房价。本系列实战文章以技术讲解为主，因此对商品房的概念未做严格限制。对于部分拆迁安置房、房改房、福.
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2021-06-09 23:04:39
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案例二：南京历年小区建成情况-折线图# 计算南京历年的小区建成数量Jianzhu_tmp = Xiaoqu["建筑年代"].value_counts()Jianzhu_year = Jianzhu_tmp.sort_index().reset_index()Jianzhu_year.columns = ["year", "cnt"]# 时间跨度太大，因此选择80年以后、18年以前的数据Jian
原创
2022-03-27 10:46:15
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