基于机器学习和GAM模型方法对北京二手房的交互研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| 第二章 文献综述 | 第13-15页 |
| 第三章 理论研究 | 第15-25页 |
| 3.1 泛化能力 | 第15-16页 |
| 3.2 交叉验证 | 第16-17页 |
| 3.3 K-means聚类 | 第17页 |
| 3.4 OLS线性模型方法 | 第17-20页 |
| 3.5 KNN回归模型方法 | 第20-22页 |
| 3.6 GAM非线性模型方法 | 第22-23页 |
| 3.7 线性交互模型 | 第23页 |
| 3.8 名义变量和虚拟变量 | 第23-25页 |
| 第四章 数据介绍和描述 | 第25-31页 |
| 4.1 数据来源与介绍 | 第25-26页 |
| 4.2 K-means聚类分析 | 第26-31页 |
| 第五章 选择最优模型 | 第31-35页 |
| 5.1 序言 | 第31页 |
| 5.2 数值结果 | 第31-35页 |
| 5.2.1 无对数研究数值结果 | 第32-33页 |
| 5.2.2 有对数研究数值结果 | 第33-34页 |
| 5.2.3 结论 | 第34-35页 |
| 第六章 数据模型解说 | 第35-57页 |
| 6.1 无交互作用 | 第35-48页 |
| 6.1.1 无交互线性模型 | 第35-40页 |
| 6.1.2 无交互对数线性变换 | 第40-44页 |
| 6.1.3 无交互GAM模型 | 第44-46页 |
| 6.1.4 无交互对数GAM模型 | 第46-48页 |
| 6.2 交互研究 | 第48-57页 |
| 6.2.1 有交互线性模型 | 第51-53页 |
| 6.2.2 有交互对数线性变换 | 第53-55页 |
| 6.2.3 有交互GAM模型 | 第55-56页 |
| 6.2.4 有交互对数GAM模型 | 第56-57页 |
| 第七章 总结与讨论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 附录 | 第61-63页 |
| 攻读硕士期间完成的论文情况 | 第63-64页 |
| 在读期间参加的主要科研项目 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
