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
なんちゃって個人情報
なんちゃって個人情報は「Generator of the Year」にて【便利賞】を受賞いたしました！！ 投票して下さったみなさま、本当にありがとうございました。 今後もどんどん使ってやって下さい。 プログラム等に使えるかもしれない個人情報のテスト用データを作成できます。特に説明が必要なものでもないので、とりあえずやってみていただければわかると思います。 念の為書いておきますが、生成した偽個人情報により発生したいかなる損害も当方は一切関知しません。たまたま名前が実在の人物と同姓同名になってしまうかもしれませんし、特に電話番号や携帯については実際に使われている番号と重なることがありますから、扱いには十分注意して下さい。 何かご要望とかありましたらお気軽にブログまでコメント下さい。 HTML シンプルなHTMLのテーブルで出力します。 XML ルートを<records>、各レコードを<reco
Robots
私の探知したロボット君 Note: This is written in Japanese (iso-2022-jp encoding). 私がサーバをNCSA/1.5にしたため、いろいろなlogがとれるようになりました。 とくにreferer_logは、長年の疑問(と言っても数ヵ月)を氷解させることが できました。ただagent_logはMozilla君ばっかりなので面白くなかったの ですがMozilla君Mozaic君Lynx君MSIE君等に去っていただく事によってロ ボット君を探知してみました。ただわからない物も多いのでわかったら 知らせて下さい。 ちなみに Database of Web Robotsなんかもおすすめ。ただ日本国内のロボットは あまり知らないみたい。やーっぱ、robot(ミラープログラム、検索エンジン、 リンクチェッカ)を作ったらここに登録するのは礼儀でしょうね。そ
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【保存版】一次情報をゲットするために確認するべきウェブサイトをまとめてみました（随時更新） - とある浪速の調査雑記
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