大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于realestate的问题，于是小编就整理了4个相关介绍realestate的解答，让我们一起看看吧。
- property和real estate的区别？
- estate为什么加real？
- 什么是Real_estate_investment_trust？
- Machine learning如何应用到Real Estate领域的？
property和real estate的区别？
realestate除了房产（house/villa/apartment)之外，还可以是土地（land)而houseproperty则是房产，加上房产所在土地。
estate为什么加real？
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。
什么是Real_estate_investment_trust？
不动产投资信托(Real Estate Investment Trust，简称REIT) 不动产投资信托指的是受托机构以公开募集或 私募 方式， 交付 受益证 券，募集一笔 资金 ，再投资 不动产 、不动产相关权利、不动产相关 有 价证券等，也就是“先有钱，再投资不动产”的型式。
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realestate的问题就介绍到这了，希望介绍关于realestate的4点解答对大家有用。
