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DeepLearning:自己的页面-源码
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上传时间: 2021-04-02
详细说明：Keras深度学习框架中基于反向传播神经网络的房价预测
介绍
近年来，随着全球经济的快速增长，房价一直在上涨。 房地产业已逐渐成长为全球经济的重要Struts。 在这种环境下，几乎每个人都在关注国内市场趋势，并试图使用更多的经验和有效方法来做出正确的房价预测。 除了房屋特性的影响外，其他因素（尤其是买卖双方的特性）也会对房屋价格产生影响。 房价困境可以看作是一个大型的开放式复杂系统，具有很多复杂性，波动性，非线性和动态性。
本研究使用连锁家庭网络的住房数据来预测上海二手房的价格。 首先，本文使用搜寻器技术通过BeautifulSoup解析器和json请求地址对URL文本信息进行解码。 然后，使用Keras深度学习库，使用误差逆传播算法来装备多层前馈神经网络模型。
本文使用的数据是使用搜寻器技术从Web Host进行搜寻的，并使用基于Keras范例的反向传播神经网络（BP神经网络）模型进
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