- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏简书专栏
房产估值模型训练及预测结果
本文房产估值模型源数据为厦门市房价数据，文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1vOact6MsyZZlTSxjmMqTbw 密码: 8zg6 下载文件打开后如下图所示： ",gbr_score) 打印的结果是： sklearn多层感知器-回归模型得分 0.683941816792 sklearn集成-回归模型得分 0.762351806857 对于第一次调整模型， 交叉验证 主要使用的是sklearn.model_selection中的KFold方法选择训练集和测试集 kf = KFold(n_splits=5,shuffle=True)这一行代码初始化KFold 对象 for train_index,test_index in kf.split(x):这一行代码可以看出kf.split(x)得到的是一个长度为n_splits的列表，即长度为5的列表，列表中元素是元组 x = data[:,1:] y = data[:,0] for i in range(len(y)): y[i] = math.log(y[i]) kf = KFold(n_splits=5,
2K40发布于 2018-09-10 - 来自专栏简书专栏
房产估值模型训练及预测结果2
x = data[:,1:] y = data[:,0] for i in range(len(y)): y[i] = math.log(y[i]) kf = KFold(n_splits=5, sklearn多层感知器-回归模型得分 0.8576044250407024 sklearn集成-回归模型得分 0.9156697685167987 从上面的结果看出，此次模型训练集成-回归模型优于多层感知器 x = data[:,1:] y = data[:,0] for i in range(len(y)): y[i] = math.log(y[i]) kf = KFold(n_splits=5, -回归模型的得分，这次训练结果多层感知器-回归模型优于集成-回归模型 3.第3次代码修改并运行 第3次代码与第2次代码主要的不同之处调整了回归模型的参数。 x = data[:,1:] y = data[:,0] for i in range(len(y)): y[i] = math.log(y[i]) kf = KFold(n_splits=5,
1.1K20发布于 2018-09-10 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
腾讯房产陈筱岚：房产互联网金融模式创新
腾讯房产总编辑陈筱岚指出，房产互联网金融创新要从四个层面去看：围绕整个产业生态展开的产业金融创新、针对C端的消费金融创新、结合行业特点与互联网特点的金融风控模型创新、互联网产品能力创新。 目前房产互联网金融里，已经出现了四个阵营。 2015年5月，无忧我房完成A轮融资，融资金额500万美元，由光速安振领投，途家与当代置业跟投。 第二个是搜易贷。 聚焦房产小微额借贷的搜易贷，针对房产交易环节，推出了首付贷、赎楼贷、卖房贷、抵押房产消费贷等产品，用户只要在网上填写需求，就有专门的金融服务人员跟踪提供服务，并且在低利率、放款速度、服务定制化方面，做了系列的升级优化 斑马王国解决了钱从哪来、风控模型创新、钱到哪里去的三个问题。其中风控模型首创了中国经纪人首个大数据信用评估体系，仅在北京就完成了对1万名经纪人的实名认证。
1.7K100发布于 2018-02-01 - 来自专栏扶墙集
房产中介SaaS业务之我见
房产SaaS业务从我的角度来看，无外乎三点：采， 发， 管。 采 采房主要解决中介的供货问题， 如何提供工具或者系统帮助房产中介更快更方便的解决采集房源的问题， 是这个环节的核心诉求。 发房， 如何更快捷，范围更广甚至更精准的将房源发布让更多C端触达， 几乎就是每一个房产中介梦寐以求的功能。 房产小秘书显然就是看准了营销和销售对房产中介的重要性，所以，从发房这一环节或者阶段切入，牢牢抓住了中介从业人员的心。 但只解决发房诉求还不够， 没有房源，发什么呢？ 管 一般情况下， 既能采集来房源，又能发出去， 就已经解决了房产中介从业人员的核心诉求了， 但还有一块儿支撑需要作， 那就是房产中介管理者的诉求，否则就成了一个个Solo的房产中介人组成的中介行业了，这显然不是现实 现实中， 房产中介公司一定会从组织层面寻求管理上的抓手，对业务， 对人，对资源进行管理， 这也就是大部分房产SaaS安身立命的地方。 管， 意味着两个方面的管， 管事儿和管人。
1.9K20发布于 2020-01-15 - 来自专栏云市场精选
云蚁房产中介小程序
简单来说，小程序的“附近小程序”功能在房产中介的营销中可以发挥意想不到的作用，客户通过“附近的小程序”寻找到房产中介，之后在线获取房源，筛选自己需要的房源信息，并通过小程序联系置业顾问，最后约见房源。 微信小程序让传统的房产中介行业找到了转型的最佳途径 通过微圈互动应用搭建房产中介小程序，开拓线上市场，让交易双方实时沟通、咨询、成交。 近期，微圈互动应用升级优化一系列房产小程序的功能，诸如“小程序发布房源”等功能。用户可以通过房产中介小程序，上传包括视频在内的所有房源信息，展示给有需求的用户。 房产中介-云市场产品详情-云蚁科技.jpg 房产中介-套餐表.jpg 关于云蚁.jpg
2.5K50发布于 2018-08-20 - 来自专栏代码编写世界
房产测绘面积计算全解析
概论 房产测绘里的面积计算，大概是测绘行业里和普通人关系最近的一块。 5. 对比小结 住宅分摊是一级除法，商业分摊是先切后除。切的依据是“谁受益”，除的依据是套内面积比例。 两次房产面积测绘结果往往不一致，会存在一定的偏差。 应退金额 = 3㎡×1万 + 1㎡×1万×2 = 5万元，而不是简单的4万元。 需要注意的几点： 公摊也算面积差：面积差不仅指套内，公摊多算同样属于面积误差，必须退费。 这5000万不会单独列成"公摊面积"，但它会摊进每平米的售价里——你买的每平米房价中，已经包含了大约5%的绿化成本。 这就是为什么"没进公摊"不等于"没花钱"。
12210编辑于 2026-09-19 - 来自专栏银河系资讯
US两房产租赁巨头pk，谁是赢家？
报告称，O截至5月4日已收取的四月份租金占租金总额的82.9%。延期支付的租金有很大一部分来自影院。而WPC超越了这个数字，并报告说收取率接近96%。这显然是较低的零售风险敞口。
1.3K20发布于 2020-06-23 - 来自专栏小数志
链家网杭州房产销售分析
所以，今天就以链家网平台上的房产销售数据为样本，简单分析杭州楼市行情，以作参考。 00 数据概况 数据来源。 、详细地址、户型、建筑面积、销售单价以及房产标签等10个字段，最终得到432组数据样本。 需要说明的是：1.因链家网平台分类缘故，将杭州部分周边城市的房产数据也纳入进来，但数量不大，影响较小；2.部分房产商会发放多个楼盘信息，包括因住房性质或销售状态的区别而被视作不同楼盘。 分析工具。 △ 萧山楼盘板块分布广泛，数量充足 02 建筑面积 根据建筑面积大小划分为5个区间，分别对应小户型（<50m2）、拥挤型（50-79m2）、刚需型（80-99m2）、改善型（100-149m2）和豪华型 拱墅、江干和西湖有些在远离城市中心新建的楼盘，均价也都至少在3w5以上；滨江的楼盘也多是靠近市南的片区，售价在4W上下，且几个待售的楼盘更是高出了在售楼盘均价。
1.4K10发布于 2020-03-31 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 纽约房产销售数据集
该数据集记录了一年内在纽约市房地产市场上出售的每栋建筑或建筑单元（公寓等），包含已售建筑单元的位置、地址、类型、销售价格和销售日期等信息。
87820编辑于 2022-03-30 - 来自专栏python3
Python爬虫实战（3）：安居客房产经
SQLite还在其它领域有广泛的应用，比如HTML5和移动端。 Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。
1.5K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏云市场精选
浅析小程序对房产市场的影响
1.相比于房产行业App来说，房产小程序显得更“轻”，虽然没有App功能全面，有的只提供了单一服务，但用户不需要下载App侵吞手机内存，也不需要注册和登陆，使用之后关闭即可，APP功能如此强大，用户使用最频繁的估计就是那么几种 多数房产小程序主要提供房屋出租、房产经纪人、楼盘资讯等，这些楼盘资讯、房产经纪人等场景中就可以实现与线下的连接——微信随时随地搜索小程序查看咨询。对用户来说非常的方便。 2.png 2、小程序对于房产行业最大的吸引是原来被低频使用的房产APP可以依附于被高频使用的微信，从而掌握客源流量入口。毕竟微信有8亿的用户群！ 房产行业可以借力微信小程序，在微信庞大的用户群体中传播房产资讯和活动。 3、除了流量红利之外，房地产行业也可以借助小程序更好地布局线下场景，打通线上与线下的连接。 万科，绿城，碧桂园这样的行业大佬都参与其中，还有一些房产中介媒体推出的小程序，像安居客等。 5.png 目前，房产小程序，将成为房产企业运营的得力助手。对于房产企业来说，越早使用，越早全面提高销售。
1.3K50发布于 2018-09-11 - 来自专栏软件事业部专栏
房产中介小程序源码开发方案
在移动互联网的发展下，线上找房平台逐渐成为消费者找房的主平台，传统房产中介门店的业务市场正在遭受互联网房产中介的侵蚀，传统房地产中介行业势必要加速线上转型的速度，融入更多的业务创新手段来挖掘更多客户，促进成交 房产中介小程序定制开发功能用户端：1、 用户注册功能：可以对买房、卖房、租户等用户进行注册；2、 房屋信息发布功能：用户可发布房屋信息；3、 分类筛选功能：基于目标范围，地铁线路筛选，价格范围，商业圈等 寻找合适的出租房屋；4、 在线交流功能：看合适的房子，可与商家或租房者在线交流，了解更多关于房子的信息；5、 地图找房功能：可以在地图中查找楼盘信息；6、 网上看房：VR技术能全面展现房屋的真实信息，全面地展示房屋 房屋信息审核功能：当用户发布完房屋信息后，用户端不是第一时间显示，需要所在城区门店审核人员上门对房屋和业主信息核实，当核实成功后，点击已核实，需房屋中介小程序后台管理端再次审核才能在用户端显示信息；5、 寻找合适的出租房屋；5、 房屋信息审核：中介后台端实地核实完成后，需房屋中介小程序后台管理端再次审核才能显示在用户端；6、 预约管理功能：管理所有客户预约信息7、 地图找房信息管理：管理地图找房的房源信息
2.4K80编辑于 2022-08-15 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-31 家庭房产
7-31 家庭房产 并查集 因为之前没看过书，所以今天卡死了，看了一下知识点才发现原来合并的时候是更改根节点的父亲不是当前节点的父亲。说明不但刷题很重要，看书也很重要，两者缺一不可需要同时进行。 给定每个人的家庭成员和其自己名下的房产，请你统计出每个家庭的人口数、人均房产面积及房产套数。 输入格式： 输入第一行给出一个正整数N（≤1000），随后N行，每行按下列格式给出一个人的房产： 编号 父 母 k 孩子1 ... 孩子k 房产套数 总面积 其中编号是每个人独有的一个4位数的编号；父和母分别是该编号对应的这个人的父母的编号（如果已经过世，则显示-1）；k（0≤k≤5）是该人的子女的个数；孩子i是其子女的编号。 随后按下列格式输出每个家庭的信息： 家庭成员的最小编号 家庭人口数 人均房产套数 人均房产面积 其中人均值要求保留小数点后3位。家庭信息首先按人均面积降序输出，若有并列，则按成员编号的升序输出。
68010发布于 2020-06-23 - 来自专栏网络安全技术点滴分享
高危漏洞预警：FireStorm房产插件SQL注入漏洞深度解析
CVE-2026-22470: FireStorm插件房产插件中SQL命令特殊元素的不当中和（'SQL注入'）严重性：高类型：漏洞CVE-2026-22470是FireStorm Professional 受影响国家德国、法国、英国、荷兰、意大利、西班牙来源： CVE Database V5发布日期： 2026年1月22日，星期四技术详情数据版本： 5.2分配者简称： Patchstack保留日期： 2026 -01-07T13:44:06.688ZCvss版本： null状态： 已发布aeYFGlNGPch5/i0AskAWpmMVXj3lzK9JFM/1O1GWF7B4mrnXh5DL7V4cJLj2PWtcv1RWCzs302Z7k3S9coauZmsW7NsBNdrjx6cjciQO4F1sudHQquCqffTbh6mEM1Ki
25010编辑于 2026-01-23 - 来自专栏用户画像
58同城 | Embedding技术在房产推荐中的应用
主要内容包括： 房产业务及推荐场景 Embedding 的相关技术 Embedding 在推荐中的应用 01 房产业务及推荐场景 1. 房产业务介绍 ? 58房产的相关推荐位还是比较丰富的，不同位置推荐的逻辑也有很大差异，在这里以安居客为例，列举安居客的5个主要推荐位： 首页，对于进入到首页的用户，首先判断用户类型，或者说用户来安居客的目的，比如说用户是来看二手房还是找新房的 如图所示：用户1看了房源547，用户2看了房源613，如果房源5、6在其它房源序列中没有出现5、6共现的情况，那么 Embedding 是无法学习到房源5、6之间的关系，但是如果我们引入一个 type 类型，假设5和6都属于类型 A，就可以知道房源5、6之间是有一定相似性的。 图中，对于用户1的房源序列，5是一个连接节点，这样将4到5，1到5，3到5，2到5都增加了一个转化权重；因为7到5最近，所以转化权重设置为3。
1.5K40发布于 2020-06-15 - 来自专栏刘旷专栏
房产交易进化：探索“去中介”无人区
与此同时，互联网、人工智能等技术在房产交易市场上广泛应用，技术的升级加速了房产交易市场的进化。 尽管如此，二手房交易市场仍存在不良中介、假房源、价格虚高等市场乱象。 在此困境之下，主打线上推广获客线下销售交易的房产O2O模式应运而生，爱屋吉屋、房多多等等一大批房产O2O平台汲取O2O风口红利，线上线下跑马圈地跻身独角兽创业公司行列。 但是几经波折后爱屋吉屋倒闭、房多多转型为SaaS赋能，说明房产O2O并不是互联网房产交易的终篇。 传统房产交易中，房产中介一定是专业的房地产职场人而且中介负责上传、管理房源，在房产交易中占有重要地位，这样的“专权”容易让不良中介钻空子，制造虚假房源和价格。 需要注意的是，一旦“去中介”成为趋势，那么当下安居客、贝壳找房等以经纪人为核心的销售模式将被淘汰，房产交易市场将掀起新一轮淘汰赛，二手房产交易平台又将回归同一起跑线。
1.2K30编辑于 2022-01-18 - 来自专栏享~方法
爬取某房产网站获取房价信息
爬取某房产网站信息进行房价比对。介绍在这个案例中，我将指导你如何使用Python中的爬虫工具来爬取某房产网站的信息。 house_spider.py，并使用以下代码框架：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 设置目标网站的URLurl = 'https://example.com/房产页面 (ds.nums): ds.get_down_data(ds.urls[i])'''for i in range(ds.nums): ds.get_down_data(dss[i])以上就能获取某房产网站的数据信息
88440编辑于 2023-11-15 - 来自专栏拓端tecdat
Python新加坡房产交易数据预测：神经网络MLP、回归、指数平滑模型与特征交互探索
本研究正是基于这样的背景，旨在借助机器学习技术，构建一个能够精准估算新加坡私人住宅房产交易价格的预测模型。 在特征选择方面，基于领域知识和统计指标，对于基础回归模型，选取文献和实践中公认的5个最相关特征；对于先进模型，则纳入更多特征，并利用岭回归（Ridge）和套索回归（Lasso）等正则化技术控制过拟合，实现自动特征选择 模型选择与训练 本研究尝试了多种机器学习模型进行私人住房价格预测，包括传统回归模型和深度学习方法： 基础回归模型：使用面积、楼层、总楼层、房产类型和单元数量这5个关键特征构建简单线性回归模型。 通过AI提示词“构建使用5个关键特征的简单线性回归模型，先对数据进行归一化处理”得到代码实现。在训练前对数据进行归一化，消除特征维度影响，作为性能基准，帮助理解关键特征对房价的影响。 实验结果 基础回归模型 首先评估基础回归模型性能，该模型仅使用5个关键特征。在测试集上，均方根误差（RMSE）为[具体数值]，平均绝对百分比误差（MAPE）为[具体数值] 。
52610编辑于 2025-04-26 - 来自专栏机器学习炼丹之旅
L2-007 家庭房产 (25 分)（并查集）
给定每个人的家庭成员和其自己名下的房产，请你统计出每个家庭的人口数、人均房产面积及房产套数。 输入格式： 输入第一行给出一个正整数N（≤1000），随后N行，每行按下列格式给出一个人的房产： 编号 父 母 k 孩子1 … 孩子k 房产套数 总面积 其中编号是每个人独有的一个4位数的编号；父和母分别是该编号对应的这个人的父母的编号 （如果已经过世，则显示-1）；k（0≤k≤5）是该人的子女的个数；孩子i是其子女的编号。 随后按下列格式输出每个家庭的信息： 家庭成员的最小编号 家庭人口数 人均房产套数 人均房产面积 其中人均值要求保留小数点后3位。家庭信息首先按人均面积降序输出，若有并列，则按成员编号的升序输出。 5551 4 0.750 100.000 分析 用并查集维护集合关系，由于要输出最小编号，合并时将较大的合并给较小的点，由于编号一共最多到9999，记录每个编号是否出现过，然后遍历一遍，将每个编号所拥有的房产等信息贡献给父节点
92120编辑于 2022-08-08 - 来自专栏IT派
Opendoor智能售房，想要做房产交易界的Uber
但因为卖家可以快速脱手房产，降低持有的风险和成本，许多卖家还是可以接受这个佣金比例。 目前Opendoor平台拥有超过5w个可售房屋，服务客户超2w个，服务范围覆盖全美10个城市，并计划在2020年底扩大到50个城市。团队目前共650人，预计到明年底增加一倍以上。 今年四月，在线房地产数据库上市公司Zillow宣布正式进军买卖房产交易市场，首先在凤凰城和拉斯维加斯进行试点。 同Opendoor的商业模式类似，当地的房产卖家可以使用Zillow的平台来比较潜在买家和Zillow的出价。当Zillow购买了一处房产后，对其进行翻修，然后快速转手。 Opendoor 这种模式的核心就是房屋估价的模型，模型做的准，赚的钱就多，滚雪球越来越准，别人就越来越难以超越。从这个开始延伸，很容易扩展到一站式房屋买卖服务，以及金融相关领域，前景无限。
1.3K40发布于 2018-08-10
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号