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J-GLOBAL ID：201802281646290304   整理番号：18A1809768

機械学習とニューラルネットワークを用いた住宅価格予測【JST・京大機械翻訳】

House Price Prediction Using Machine Learning and Neural Networks

著者 (4件)： Varma Ayush (Computer Engineering Department, KJ Somaiya College Of Engineering, Vidyavihar, Mumbai, 400077) ,  Sarma Abhijit (Computer Engineering Department, KJ Somaiya College Of Engineering, Vidyavihar, Mumbai, 400077) ,  Doshi Sagar (Computer Engineering Department, KJ Somaiya College Of Engineering, Vidyavihar, Mumbai, 400077) ,  Nair Rohini (Computer Engineering Department, KJ Somaiya College Of Engineering, Vidyavihar, Mumbai, 400077)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICICCT  ページ： 1936-1939  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現実の不動産は,著者らの生態系における最も透明な産業である。住宅価格は日内と日毎に変化し,時には評価に基づくものよりも高い。実際の要因による住宅価値の予測は,著者らの研究プロジェクトの主要部であった。ここでは,価格を決定しながら考慮されるあらゆる基本パラメータに基づいて評価を行うことを目的とした。この経路において種々の回帰技術を使用し,著者らの結果は,最も正確な結果を与えるために,様々な技術の加重平均値である,1つの技術の唯一の決定ではない。結果は,この手法が適用した個々のアルゴリズムよりも最小誤差と最大精度をもたらすことを証明した。また,正確な実世界評価を得るためにGoogleマップを用いて実時間近傍詳細を用いることを提案した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  生態系 ,  *機械学習 ,  不動産 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 実時間 ,  加重平均 ,  *住宅価格 ,  *価格予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  住宅 ,  価格予測