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基于自适应学习的地块定价策略研究
文献摘要：
基于最小二乘法的自适应地块价值评估策略,本文将机器学习模型与专家经验提炼的逻辑框架相结合,通过机器学习去全量化、自动化学习框架参数可以有效提高定价精度,改进后的定价系统可以达到商用级别精度(90％以上),较专家定价,具有成本低、效率高、精度强的优点,较纯机器学习模型定价,高质量样本量的需求大幅减少,达到低成本、高效率、高精度地自动定价地块的效果.
文献关键词：
自动定价;竞品分析;最小二乘法;机器学习;地块定价
中图分类号：
作者姓名：
王佳玲
作者机构：
上海市杨浦区教育基建中心,上海 200433
文献出处：
引用格式：
[1]王佳玲-.基于自适应学习的地块定价策略研究)[J].价值工程,2022(07):49-51
A类：
地块定价,自动定价
B类：
自适应学习,定价策略,价值评估,评估策略,机器学习模型,专家经验,逻辑框架,全量化,商用,样本量,竞品分析
AB值：
0.244372
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