用人工神经网络预测房价

预测房价通常使用监督学习的方法，可以利用神经网络来完成。一般来说，我们需要训练一个包含输入层、隐藏层和输出层的神经网络来预测房价。输入层通常包含一组描述房子的特征，如房屋的面积、卧室数量、卫生间数量、地理位置等等。输出层则是房价的预测结果。在训练神经网络的过程中，我们需要提供一些已知的房屋特征和对应的房价数据作为训练集。通过不断地调整神经网络的参数和结构，最终得到一个能够较准确地预测房价的模型。