大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于real estate的问题，于是小编就整理了3个相关介绍real estate的解答，让我们一起看看吧。
为什么叫real estate？
由于其位置固定、不可移动，通常也被称为不动产。在英语中，“Real Estate”具体是指土地及附着在土地上的房屋等建筑物和构筑物。这里特别提到了构筑物，构筑物属于不动产的重要存在形式。“不动产”概念则侧重于表明这种财产本身具有不可移动的属性。
house property和real estate有什么区别？
指代不同、语法不同、侧重点不同
一、指代不同
1、property： 财产；所有物；地产，房地产；性质；道具。
2、real estate： 地产；不动产。
property：指个人或团体合法拥有的财产，包括动产与不动产，或临时的财产。
2、real estate：指个人固定资产。
House property和real estate都是房地产的术语，但有一些区别。House property通常指的是具体的房屋或住宅物业，包括独立屋、公寓、别墅等。而real estate则是更广泛的概念，包括土地、建筑物、房屋、商业物业等所有与房地产相关的资产。Real estate还可以包括土地开发、房地产投资和管理等方面。因此，house property是real estate的一部分，但real estate不仅限于house property。
Machine learning如何应用到Real Estate领域的？
real estate如果指的是房地产领域，那么机器学习是可以对房地产领域相关分析起到帮助的。
这里举一个例子进行说明机器学习和房地产领域的结合，更加具体的分析应该是经济，统计相关专业会分析的更加准确。对于房地产领域来说，其股市价格应该是这个行业比较重要的一环，这里我们就举例机器学习与房地产价格走势进行结合，更多的结合应用可以举一反三。
我们知道机器学习的作用是，用大量数据训练模型进行预测。没错，我们可以根据影响房地产的相关因素进行建模做出预测。首先根据相关论文找出影响房地产价格的因素，收集这些影响因素的数据，根据这些数据做回归得出哪些因素是对房地产价格影响较大的因素，选取这些因素的数据训练模型。
在这里我们可以用机器学习的回归模型，或者神经网络，拿上面所说的数据训练模型，当把模型训练到一个比较好的情况，那么这个模型便可以对以后房地产股市走向进行一个预测。我以前做过一个价格预测，得出的结果是神经网络的结果比回归模型得出的结果更好。
这里只是说了房地产领域的一个方面与机器学习的结合，更多的因素需要自己去了解。但是一个例子可以让我们想到更多的结合。
到此，以上就是小编对于real estate的问题就介绍到这了，希望介绍关于real estate的3点解答对大家有用。
