简单介绍一下波士顿房价预测问题牵扯到的计算机知识

波士顿房价预测问题涉及到的计算机知识包括：

1. 机器学习算法：如线性回归、决策树、支持向量机等，这些算法可以用来建立房价预测模型。

2. 数据处理和特征工程：对原始数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，同时对数据进行特征选择、转换、归一化等处理，以便于算法建模和预测。

3. 计算机视觉技术：如果使用图像数据来预测房价，则需要使用计算机视觉技术识别图像中的房屋特征，如建筑风格、房屋面积、地理位置等。

4. 数据库技术：用于存储和管理大量的房屋数据，以便于后续的数据分析和建模。

5. 云计算和分布式计算技术：针对大规模数据集，可以使用云计算和分布式计算技术来提高计算效率和处理能力。

6. 编程语言和框架：如Python、R、Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch等，用于实现机器学习算法和数据处理流程。