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基于机器学习的房价估测的研究任务书

 2020-02-18 15:24:00  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

近年来我国经济迅猛发展,人民生活水平质量不断提高,也同时激发了人民的投资需求,房产成了重要的投资目标,进而推动了房产价格的上升。

尤其是2008年经济危机以后,我国各地的房价一路飙升。

本研究旨在利用机器学习的方法来分析现有的房价数据,并对某些城市的房价做出准确的估测。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1)查阅并了解机器学习的相关知识;
(2)收集某些城市的房价数据进行分析;
(3)对某些城市的房价做出估测并对比、分析估测结果;
(4)阅读的参考文献不少于15篇(其中近5年外文文献不少于3篇);
(5)完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作;
(6)完成不低于5000汉字(20000英文印刷符)的教师指定的相关文献的英译汉翻译;
(7)正文应包含不少于12幅图(包括:电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等)。

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1周—第3周 搜集资料,撰写开题报告;
第4周—第5周 论文开题;
第6周—第12周 撰写论文初稿;
第12周—第15周 修改论文;
第16周 论文答辩。

4. 主要参考文献

[1]罗丹. 基于机器学习和GAM模型方法对北京二手房的交互研究[D]. 太原理工大学,2017.
[2]杨沐晞. 基于随机森林模型的二手房价格评估研究[D]. 中南大学, 2012.
[3]陆红. 房价大数据分析模型构建方法[J]. 数字技术与应用, 2017(3):137-138.
[4]Witten L , EibeFrank, Hall M , et al. Data Mining:Practical Machine Learning Tools and Techniques,Third Edition. 机械工业出版社,2014.
[5]Sharma R, Bist A S. MACHINE LEARNING: A SURVEY[J]. International Journal of Engineering Sciences amp; Research Technology, 2015, 4(3).

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