房價預測論文：運用機器學習方法建構房價預測視覺化平台
運用機器學習方法建構房價預測視覺化平台
考慮住宅周邊環境之房價預測分析模型及服務系統─ 以台北 ...
https://ndltd.ncl.edu.tw
論文摘要現有台灣房價研究及預測服務多半以房屋特性做為參數，對於房屋週遭的因素研究較少。然而，影響房價因素不僅包含房子本身的特性，房價也會受到房屋週遭環境以及時間 ...
迴歸機器學習應用於房價預測—以台北市實價登錄為例
https://ndltd.ncl.edu.tw
論文摘要房地產估價與房價的研究一直以來都是備受重視的，本研究旨在應用機器學習技術，以台灣政府提供的開放數據，即房屋交易記錄的真實價格登記，建立預測模型。嘗試使用 ...
台北市月均房價預測之LSTM應用
https://ndltd.ncl.edu.tw
本論文利用內政部不動產成交案件實際資訊的資料供應系統資訊平台，取得近年不動產成交資料，該資料內容包含：交易年月日、每平方公尺單價及房齡等，所下載的公開資料區間為 ...
深度學習於台灣房價指數趨勢預測模式建立之研究
https://ndltd.ncl.edu.tw
論文摘要房市商品長年以來一直為國人喜好的投資標的之一，近年來對於房市趨勢的預測及看法意見不斷提出，但多仰賴財經資訊及名嘴建議，無法得到更具客觀及依據性的房價趨勢 ...
房價預測模型建構－以台南市交易資料為例
https://ndltd.ncl.edu.tw
... 房價預測模型。結果顯示，Cubist迴歸樹模型整體準確度表現為最佳。影像房地產價格變數的重要程度依序為建坪數、嫌惡設施距離、屋齡、百貨距離、衛浴數、地坪數、廟宇 ...
基於政府開放資料的房價預測系統
https://ndltd.ncl.edu.tw
若能在買房前先對房價進行預測，以得知未來的房價為何，這對買房者來說是相當重要的參考資訊，如此一來即可根據預測房價，來決定是否要買該棟房子或當作議價的參考。 隨著 ...
實價登錄資訊去識別化對房價預測影響與深度學習 ...
https://ndltd.ncl.edu.tw
... 房價的預測。而本研究採用隨機森林模型，其是一個能適應複雜資料、具良好穩健性、能準確預測結果且還能提供解釋能力的優良方法，藉此針對台北市實價登錄資料庫中2015 ...
應用人工智慧於房價預測模型研究與分析
https://ndltd.ncl.edu.tw
論文摘要台北市的房價議題時常成為大眾關注的焦點。一般來說，房屋成交價格取決於人們對過去交易價格的理解。在過去數十年中，許多研究人員透過電腦進行預測房價的研究。
資料探勘在房價預測模型之研究
https://ndltd.ncl.edu.tw
... 房價上，如何以資料探勘技術分析房價與以上因素的顯著性、相關性並藉由其相關因素去推估出房屋的合理售價，這是非常值得探討的議題，而最後再建立出預測模型以預測未來 ...