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これはすごいとeconomyとarchitectに関するguldeenのブックマーク (3)

  • 雷句誠の今日このごろ。 : 東京の家、売りに出しています。

    2017年12月24日16:39 東京の家、売りに出しています。 カテゴリ ー追記ー 大変嬉しい事に、購入の申し込みが入り、売買契約書の締結がなされ、手付金をいただきました。 もちろん決済まで楽観はできませんが、買い主さんがとてもこのお家を気に入ってくださり、自分としても当に嬉しいご縁です。ありがとうございます。 ーーーーーーーーーーーーーー はい、岐阜に移り住んだ私、当たり前ですが、東京で住んでいた家は今、売りに出ています。 しかし高額なためなかなか売れないので、ここでもセールスをとブログを書きます。(写真は2017年12月12日撮影です。クリックで拡大します。) 門、玄関はこんな感じです。ハイエースでも入れる幅の門、シャッターです。シャッター内1台、シャッター外1台、シャッター開けっ放しで3台停められます。(ギリギリ、大きい車だと無理かもしれません)自宅の車以外に停めるスペースがある

    guldeen
    guldeen 2017/12/25
    『しかし高額なためなかなか売れないので、ここでもセールスをとブログを書きます』なるほど、不動産って『すぐに換金できない』デメリットが大きい資産なのね。
  • 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

    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
    guldeen
    guldeen 2017/11/10
    不動産業界に、こういった「その家賃は相場比で適切かどうか」を比べるHPが登場したら、脅威だろうな〜▼あと周辺の学校・保育施設とかNIMBY施設の有無などの環境を、パラメータ化できないかしら
  • In Deep: 衛星写真に写し出される中国各地の広大な「無人都市」

    2018年05月11日更新 [1]シュタイナーが警告した「432Hzではない基音調の世界は悪魔を勝利に導く」 を体感してみました (2015/03/28) [2]ジョン・レノンの曲に DNA を修復するといわれるソルフェジオ周波数 528Hz コード「だけ」で作られていたものがあることに気づいた日の少し前に「宇宙の周波数」と言われる 432Hz を示すクロップサークルが発見されていた (2014/08/26) [3]《特報》「人間によって観測」されるまでは「この世の現実は存在しない」ことを、オーストラリアの量子学研究チームが実験で確認 (2015/06/06) [4]植物が「緑色」であり続ける理由がわかった! そして人間の生活システムの完成は「植物との完全な共生」にあるのかもしれないことも (2015/07/06) [5] あらゆる音楽のピッチをテンポを変えずに 440Hz から 432

    guldeen
    guldeen 2011/02/01
    『仏作って魂入れず』、というコトワザが浮かんだ。ガワだけ作っても、人は来ないよ? id:anigoka↑あるいは、映画のオープンセットとして、とか。
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