У машинного обучения есть множество замечательных приложений, и предсказание цены продажи дома является популярным. «Обычный» потребитель может не знать, но алгоритмы машинного обучения повсюду. Просмотрите дома на Zillow, и вы можете не осознавать впечатляющую работу, проделанную под капотом продукта. Именно тогда пришло время проявить многомерную линейную регрессию. Линейная регрессия — отличный метод машинного обучения, который моделирует множество независимых переменных (их могут..

Прожив в Нью-Йорке три года ... Если есть что-то, что я принимал как должное, так это то, что цены на жилье и аренду продолжают расти. После жилищного кризиса 2009 года цены на жилье заметно восстановились, особенно на основных рынках жилья. Однако в 4 квартале 2016 года я с удивлением прочитал, что цены на жилье на Манхэттене в годовом исчислении упали больше всего за последние 4 года. Фактически, средние цены при перепродаже квартир и кооперативов упали на 6,3%, что стало первым..

Чтобы начать серию расширений Neo4j для машинного обучения, я реализовал набор определяемых пользователем процедур , которые создают модель линейной регрессии в базе данных графов. В этом посте я продемонстрирую использование линейной регрессии в браузере Neo4j, чтобы предложить цены на краткосрочную аренду в Остине, штат Техас. Давайте посмотрим на пример использования: Самый популярный район в Остине, штат Техас , определяется двумя последними цифрами его почтового индекса:..

Прогнозирование цен на жилье с помощью предварительной регрессии Каждый день мы слышим о том, как машинное обучение (МО) меняет нашу повседневную жизнь в социальных сетях, финансах, здравоохранении, а теперь и в сфере недвижимости. Технологии в сфере недвижимости RealTech всегда отставала во многих отношениях во всем мире, но такие компании, как Zillow и CADRE , лидируют в области аналитики недвижимости. «Угадай», что говорит рынок Kaggle всегда был местом, где специалисты по..

Цены на жилье в крупных городах резко выросли — не только в развивающихся странах, таких как Китай, но и в США. Аренда или покупка жилья становилась все менее и менее доступной, хотя заработная плата росла. Молодежь продолжает стекаться в большие города из-за возможностей трудоустройства, но все больше и больше тех, кто не может позволить себе дом, вынуждены покидать эти города. Последствия такого развития ударили по отдельным лицам и предприятиям. Искусственный интеллект и машинное..

Построение модели с помощью Python Авторы: Лоуренс Чу, Лаура Э. Шуммон Маасс, Мандо Иванага «Прежде всего, покажите данные». - Эдвард Р. Туфте Выбор функций - очень важная часть в общей схеме процессов обработки данных. Некоторые процессы включают CRISP-DM, обнаружение знаний в базах данных и модель OSEMN. Так что же такое выбор функций? Выбор функций - это концепция, которая используется на ранних этапах всех упомянутых процессов Data Science. Процесс включает в себя выбор..