设政府估价为x1，房间数为x2,预期售价为ｙ，问题转化为求用x1和x2的线性组合来表示y,，即ｙ=1+k1*x1+k2*x2，使得估计值y^与预期售价平方误差最小。
借助于软件就可以计算出k1,k2的值了。
我是用mathematica做的，最后答案为
y=8791.4+0.92799*x1+2299.66*x2

附上代码：
分三步：
1、<< Statistics`LinearRegression`

2、dataset = {{235200,
  4, 236000}, {177600, 2, 164800}, {151800, 2,
     140100}, {243500, 4, 228700}, {201800, 2,
     201000}, {146700, 1, 104600}, {254900, 3, 268300}, {143400, 3, 144100},
{214300, 3, 234000}, {211800, 4, 230700}, {173700,
    1, 168100}, {228900, 3, 206600},
{230400, 2, 217400}, {232900, 4, 263500},
{152000, 2, 149400}, {152900, 3, 182300},
{164600, 3, 193600}, {192900, 3, 184400},
{234000, 4, 220300}, {129800, 1, 149900},
{181900, 2, 180900}, {144900, 3, 152900},
{263900, 3, 244000}, {152800, 1, 164400},
{205500, 3, 204600}, {198100, 2, 221300},
{156400, 3, 130600}, {238600, 3, 248500},
{212400, 4, 196700}, {177400, 1, 200700}}；

3、Regress[dataset, {1, x1, x2}, {x1, x2}]

做就不想做了 我认为觉得就是求范数的最小化

各位帮帮忙啊！！

就是线性回归！
线性代数中叫最小二乘解。
实质是一样的。
matlab中用regress函数就可以得到解，或者更专业一点，用SPSS得到解

如果更深入地看一下，会发现b2通不过检验，因此可以简化成y=b0+b1x，即y=823021+0.962x，决定系数R2为0.896