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  1. 数学建模房地产业发展问题

  2. 住房问题是关系民生的大问题。自2001年以来,随着居民生活水平提高,居民消费结构升级带动产业结构升级,工业化进程加快和城镇化率快速提高,使中国经济进入了以住房、汽车、电子通讯、能源和基础原材料业较快发展的新一轮增长周期。其中,房地产、钢铁、水泥等行业投资迅猛增长,带动了整个固定资产投资的快速增长。2004年1-2月份固定资产投资完成额增长53%,经济运行中出现了新的不平衡,能源、运输供应紧张,居民消费品价格指数(CPI)开始走高(6月同比上涨5%),中国经济运行出现偏热的迹象。 从2003年下
  3. 所属分类:网络攻防

    • 发布日期:2009-05-17
    • 文件大小:70kb
    • 提供者:yinwt111
  1. 房地产业发展问题 数学建模

  2. 本科第二题房地产业发展问题 住房问题是关系民生的大问题。自2001年以来,随着居民生活水平提高,居民消费结构升级带动产业结构升级,工业化进程加快和城镇化率快速提高,使中国经济进入了以住房、汽车、电子通讯、能源和基础原材料业较快发展的新一轮增长周期。其中,房地产、钢铁、水泥等行业投资迅猛增长,带动了整个固定资产投资的快速增长。2004年1-2月份固定资产投资完成额增长53%,经济运行中出现了新的不平衡,能源、运输供应紧张,居民消费品价格指数(CPI)开始走高(6月同比上涨5%),中国经济运行出现
  3. 所属分类:网络攻防

    • 发布日期:2009-08-02
    • 文件大小:134kb
    • 提供者:iamah
  1. 数学建模中的房价问题

  2. 数模中的房价问题,跟就对房价的一些影响因素对房价进行合理性的研究。
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2011-04-29
    • 文件大小:81kb
    • 提供者:nilinba
  1. 房价问题的数学模型构建方法

  2. 随着我国房地产市场的不断升温,其伴随的相关产业也红火起来,例如新兴了一些研究机构对房产造价评估,价格走势预测等。要达到这些目的都要用到数学模型来进行量化。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-04-30
    • 文件大小:431kb
    • 提供者:robotleeNO_2
  1. 房价问题的数学建模论文

  2. 房价问题的数学建模论文.我们研究城市房价模型,找出了影响房 价的主要因素,并预测出了下一阶段的房价均价,同时拟出了同一地区“二 手记”房价、租金与房价之间的关系,
  3. 所属分类:.Net

    • 发布日期:2011-04-30
    • 文件大小:431kb
    • 提供者:wangweidong645
  1. 房价价格合理性研究及未来走势预测

  2. 本文根据不同的已知条件和搜集到的资料,针对不同的问题建立起了不同的模型。利用房价收入比等简单的评价标准,对房价合理性出了细致的分析判断,增强了文章的说服力。应用GM(1,1)模型对问题2进行预测,所得的预测值和实际值的相关程度较好,可以较精确的显示未来住房价格的变化情况。针对问题参考了相关资料,深入研究了影响房价波动的因素,选择合理的措施来调控房价,使模型具有合理性,科学性
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2011-09-18
    • 文件大小:538kb
    • 提供者:zhenxisuiyuan
  1. 中国房价问题研究

  2. 关于中国房价问题的研究,数学建模论文,希望下载的人可以参考,里卖弄包含在国家统计局收集的数据资料,供大家参考-----------请勿抄袭
  3. 所属分类:金融

    • 发布日期:2014-01-01
    • 文件大小:453kb
    • 提供者:u013346007
  1. SSH框架下中文字符乱码问题的研究

  2. SSH框架下中文字符乱码问题的研究,是的收到房价来看 就快了导师,按时开放思考放假是,双方就哭了;发,爱上发思考放假是;看,撒法开始发力;是否,数据的反馈水煎服,圣诞节阿卡丽;开房间, 啊思考放假;阿拉善发,就卡了; 发快递静安寺。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2015-06-18
    • 文件大小:336kb
    • 提供者:qq_26633819
  1. 波士顿房价决策树python编码

  2. 波士顿房价机器学习作业python编码,策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法,此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进,对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进,
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-14
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:qq_32900573
  1. 房价问题的综合研究

  2. 房价问题的综合研究
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2017-07-30
    • 文件大小:458kb
    • 提供者:xiaoqiu_cr
  1. 互联网背景下人工智能在居家养老中的应用趋势研究.zip

  2. 人工智能、互联网众筹等新的技术和商业模式, 解决2:12、养老、创业等社会痛点问题。互联网背景下人工智能在居家养老中的应用趋势研究.zip,人工智能与 房价的评估方法
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-06-09
    • 文件大小:39mb
    • 提供者:JustinLee_PB
  1. 基于状态空间模型的 浙江房地产价格泡沫的 实证

  2. 摘要: 伴随着浙江房价 的不断上扬 ,房地产价格 泡沫 问题 成为各界最关注 的焦点。 文章借鉴已有研究,对 文章借鉴已有研究,对 房地产泡沫 进行简要界定,根据房地产供求 进行简要界定,根据房地产供求 和基 础价值 理论 ,在对相关变量序列进行 平稳 性检验 和协整检验 的基础上 ,建立 ,建立 了状 态空间模型,采用卡尔曼滤波计算方法 态空间模型,采用卡尔曼滤波计算方法 ,对浙江 ,对浙江 房地产 价格 是否存在 泡沫 进行 实 证检验 ,据此得出结论和建议 。研究 发现: 浙江省 住宅 价
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-09-28
    • 文件大小:717kb
    • 提供者:jijiezhizhu
  1. 基于公平角度的房价合理性研究

  2. 基于公平角度的房价合理性研究住房是人类的基本需求,在中国经济发展的现阶段,住房问题已成为百姓关注的“头等大事”。如果说,中国现阶段的主要矛盾是落后的社会生产力同人民群众日益增长的物质文化需求之间的矛盾,那么,住房就是这一主要矛盾中的重点。
  3. 所属分类:金融

    • 发布日期:2011-04-30
    • 文件大小:372kb
    • 提供者:xiaochaun888
  1. TensorFlow 实现Boston房价预测

  2. TensorFlow 实现Boston房价预测综述代码与解释关键点结语 综述 本文使用了 TensorFlow 2.0 框架,搭建了 ANN(人工神经网络),实现 Boston 房价预测。本文使用的编程工具为 jupyter notebook,完整代码可以在我的GitHub中找到,GitHub链接在此 Boston 房价预测,是一个非常经典的案例了,已有许多学者对其进行了各式各样的研究,也通过拟合各种各样的模型,对该问题做出了实现。 通过该案例,我相信你一定能进一步的学习到 TensorFlow
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:322kb
    • 提供者:weixin_38691055
  1. 机器学习-源码

  2. 机器学习 此回购旨在回答问题,问题,数据集主题,并探索学习ML中的新技术 在R中使用K均值的图像压缩 多元线性回归预测房价 员工流失(损耗)研究,以分析降低损耗/雇用成本的可能方法。 情绪分析使用Twitter关于复仇者联盟:残局电影的推文进行概念验证。 哈佛大学的Capstone项目涉及预测那些从未看过电影的用户的收视率,以及预测视频游戏的全球销量。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:40mb
    • 提供者:weixin_42131367
  1. 波士顿房屋价格预测:波士顿房屋价格预测-源码

  2. 波士顿房屋价格预测 名称 日期 BM Shahrier Majumder 2019年3月16日 资源资源 Python脚本boston_houseing.py用于分析 结果图保存在plots文件夹中 用于在任何操作系统中运行脚本的Dockerfile RUNME.md用于指导运行python脚本 研究问题 预测波士顿房价的最佳模型是什么? 抽象 机会:数据来自真实的生存 挑战:收集了1078个数据,仅506个条目和14个功能 行动:将利用统计分析和机器学习模型来获得答案 解决方法:我将找到最
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:871kb
    • 提供者:weixin_42130862
  1. boston_housing:我们将基本的机器学习概念应用于马萨诸塞州波士顿地区的房价数据,以预测新房的售价-源码

  2. 预测波士顿房价 根据统计数据获得最佳模型,以估算客户房屋的最佳价格。 目的 在这个项目中,我们将基本的机器学习技术应用于马萨诸塞州波士顿市房屋价格的累积数据。 我们主要对新房的售价做出预测。 首先,我们对数据进行区分以获得有关数据集的实质特征和描述性统计信息。 其次,我们将数据适当地分为测试和培训子集,并为主要问题确定了方便的性能指标。 然后,我们研究了具有交替参数和训练数据集大小的学习算法的效率图。 这使我们能够选择最佳模型,对隐藏数据进行最佳概括。 最后,我们测试了在新样本中找到的最优模型,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:154kb
    • 提供者:weixin_42116596
  1. Predicting-Employee-Attrition-源码

  2. 使用多元线性回归预测华盛顿州金县的房价 作者: 概述 以下报告提供了华盛顿州金县的房价数据和分析,并详细介绍了用于预测这些价格的多种多元回归模型。 业务问题 购买房屋可能是一个令人沮丧的过程。 每个人都有他们梦dream以求的房子的想法,但是当涉及到实际购买一个房子时,可能会有阻碍者获得您想要的确切房子。 也许平方英尺不正确,或者您希望它有另一间卧室,或者您手头没有足够的现金来支付首付。 无论是什么,这个过程都是漫长而艰巨的,需要大量的研究。 作为潜在的购房者,您要做的最后一件事就是为那套房子
  3. 所属分类:其它