基于支持向量機的房地產(chǎn)估價方法研究.pdf

1、近年來，隨著房地產(chǎn)一級市場和二級市場的快速發(fā)展，房地產(chǎn)交易活動日益頻繁，房地產(chǎn)估價越來越受到人們的重視。由于影響房地產(chǎn)價格的因素復(fù)雜多變，房地產(chǎn)價格的評估必須綜合考慮房地產(chǎn)市場的特性及可能存在的影響因素，因此，房地產(chǎn)估價除了依據(jù)相應(yīng)的理論與方法外，還必須依賴于估價人員對市場變化的把握程度與判斷能力。 市場比較法、成本法、收益法是目前房地產(chǎn)估價的常用方法，它們各有側(cè)重，分別從不同的角度對房地產(chǎn)的價格做出估計，具有一定的主觀性和局限

2、性。機器學習可以通過數(shù)據(jù)集的學習，尋找輸入與輸出之間的函數(shù)關(guān)系，利用函數(shù)關(guān)系對任意給定的輸入做出盡可能準確的輸出預(yù)測。支持向量機是在統(tǒng)計學習理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的機器學習方法，由于采用了結(jié)構(gòu)風險最小化理論，特別適用于解決非線性、有限樣本空間數(shù)據(jù)的擬合，具有推廣能力強，結(jié)構(gòu)穩(wěn)定等特點，已在不同的領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。 本文在總結(jié)分析三種基本的房地產(chǎn)估價方法的基礎(chǔ)上，針對房地產(chǎn)估價的特點，提出應(yīng)用支持向量機進行房地產(chǎn)估價。論文