Shanghai-Second-hand-House-Price-Prediction:数据挖掘课程项目（DATA620007）

上海二手房价格预测界面 这是复旦大学数据科学学院的数据挖掘课程（DATA620007）。 要求： Tensorflow 1.0.1 Python 3.6 训练数据： 从于2018年4月。 爬行部分是由建造的。 模型： 结构：具有200个节点和ReLU的两层全连接神经网络，以及保持率为75％的Dropout。 纪元：10000 MSE （在测试集上）：<0.03 例子： 一个简单的例子如下：女巫意味着我们所住宿舍的合理价格可能价值高达580万日元。 输出包括目标实际东部地区的平ASP格和总价格。