Публикации по теме 'real-estate'
Векторные вложения и недвижимость: вариант использования для выбора сопоставимых свойств «яблоки к яблокам»
Первоначально опубликовано в блоге Hello Data: https://hellodata.ai/blog/vector-embeddings-real-estate-a-use-case-for-apples-to-apples-selection-of-comparable- свойства/
Одной из наиболее частых проблем, с которыми сталкиваются инвесторы в недвижимость, является объективное определение наилучшей цены для потенциальных приобретений. На рынке, с которым они знакомы, это может быть просто — они знают цены, потому что знают рынок как свои пять пальцев. Однако, если они хотят выйти на..
Изучите входы и выходы в сфере недвижимости.
Правило «в 10 раз больше» гласит: 1) вы должны ставить перед собой цели, которые в 10 раз превышают те, которые, по вашему мнению, вы можете достичь, и 2) вы должны предпринимать действия, которые в 10 раз превышают те, которые, по вашему мнению, необходимы для достижения ваших целей. Самая большая ошибка, которую большинство людей совершают в жизни, — это не ставить перед собой достаточно высокие цели. Массовые действия — единственный способ реализовать свой истинный потенциал.
Прогнозирование цен на жилье с помощью регрессора случайного леса
Целью данного исследования является создание модели машинного обучения, которая прогнозирует цену домов с использованием регрессора случайного леса. Набор данных, используемый для этого исследования, представляет собой набор данных Melbourne Housing от Kaggle. Эта статья является продолжением предыдущего исследования, посвященного использованию Python в исследовательском анализе данных (EDA). Статью EDA можно найти по этой ссылке Исследовательский анализ цен на жилье в Мельбурне .
Шаг..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..