如何利用機器學習預測房價？

對於我在梅蒂斯的最後一個項目，我希望能包含過去三個月裏所學到的東西，而預測波特蘭房價這個題目正符合我的要求，因爲我能夠將網絡爬取技術、文本自然語言處理，圖像上的深度學習模型以及梯度增強技術進行整合來實現這個項目。 下面你可以看到我抓取到的 2016 年 7 月至 2017 年 7 月這段時間內波特蘭市 8300 個獨戶住宅的銷售數據。 顯然，街區在這其中起了非常重要的作用。西山（紅色）是鎮上最昂貴

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