随着房地产市场的不断发展，房价估测成为了一个备受关注的课题。

传统的房价估测方法存在着依赖专家经验、主观性强、时效性差等问题，难以满足日益增长的估测需求。

近年来，机器学习技术凭借其强大的数据分析和预测能力，为房价估测提供了新的解决方案。

本文首先介绍了房价估测的研究背景和意义，然后对机器学习算法在房价估测中的应用现状进行了综述，并重点介绍了几种常用的机器学习算法，如线性回归、支持向量机、决策树和神经网络等。

此外，本文还分析了当前研究存在的问题，并展望了未来的发展趋势。

关键词：房价估测，机器学习，监督学习，特征工程，模型优化

近年来，随着我国经济的快速发展和城镇化进程的加快，房地产市场持续升温，房价持续走高。

准确的房价估测对于购房者、房地产开发商、金融机构以及政府部门都具有重要的意义。

房价估测是指根据房屋自身características和外部环境因素，对房屋的市场价值进行评估的过程。

传统的房价估测方法主要依赖于估价师的经验和专业知识，通过对可比实例进行比较分析来确定目标房屋的价格。