機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
『まどか☆マギカ』外人による魔法少女・魔女数推移の考察がパネェ・・・｜やらおん！
374 名前：風の谷の名無しさん＠実況は実況板で[sage] 投稿日：2011/04/16(土) 14:19:08.97 ID:gLBJEwdz0 http://wiki.puella-magi.net/Population_dynamics 海外wikiで魔法少女・魔女数推移の考察があがってるけどすごいなこれ 完全に数式化してシミュレーションのグラフまで仕上げてる ΔM(t) = C - D × M(t) - B × M(t) = C - (D + B) × M(t) ΔW(t) = B × M(t) + F × W(t) - K × M(t) = F × W(t)+ (B - K) × M(t) M(t): 時点tにおける魔法少女数 W(t): 時点tにおける魔女数 C: 各期間中のQBの契約数 D: 各期間中に死ぬ魔法少女の割合 B: 各期間中に魔女化する魔法少
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