包含Kaggle房价预测比赛需要做的准备工作、特征分析（分析数据特征、分析时间序列特征）、对于数字特征和类别特征的数据预处理（减小时间特征值的大小、正态化 SalePrice、连续值归一化、无效值用该列平均值填充、独热编码转化）、建立模型（定义均方根误差函数（评分指标）、建立 Ridge 回归模型、Lasso 回归模型、XGBoost 回归模型、基于前三种回归模型建立多种集成学习模型

包含环境配置中各个软件的作用以及它们之间的关系（Python、库/包/package/library、PyTorch/Tensorflow、Anaconda、PyCharm、显卡GPU，驱动）、Windows下判断有无 NVIDIA GPU、Windows下安装 Pytorch（下载安装 Anaconda、利用conda/pip 安装PyTorch——创建虚拟环境、在其上安装PyTorch的四种方

基于神经网络的分类和预测在数学建模中的运用