dự án Phân tích và mô hình hóa dữ liệu giá nhà tại Boston. Đây là một dự án kinh điển, rất phù hợp để minh họa các kỹ thuật quan trọng trong Khoa học Dữ liệu và Học máy.

Dự án nghiên cứu phân tích dữ liệu giá nhà Boston thuộc khóa học MAT3508 tại Đại học Khoa học Tự nhiên. Mục tiêu bao gồm khám phá yếu tố ảnh hưởng giá nhà, ứng dụng PCA và so sánh mô hình hồi quy, phân loại. Dữ liệu được xử lý và giảm số chiều để đánh giá mô hình. Kết quả cho thấy hồi quy đạt R² ≈ 0.60, phân loại đạt độ chính xác 85.29%, và cụm rõ ràng hơn sau PCA. Linear regression hiệu quả nhưng cần tối ưu thông số cho hiệu năng cao hơn. Tài liệu và mã nguồn được chia sẻ trên GitHub.