![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2024-11-08T04:17:55+01:00","","") #author("2024-11-08T04:22:41+01:00","","") [[中島]] #ref(poster2021-0402.pdf,,ポスター0709) #ref(poster2021-0402.pdf,,ポスター1021) #ref(poster2021-0402 - 1021.pdf,,ポスター1021) #ref(poster2021-0402-1028.pdf,,1028) #ref(poster2021-0402 - 1021.pdf,,1023第１回ペン) #ref(poster2021-0402-1101.pdf,,1101) #ref(poster2021-0402-1106.pdf,,1106) #memo(1 始めに\n\n\n2 サイバー空間からのデータ取得\n2.1 多様な要因を考慮したデータセットの作成\n2.2 データクリーニングによる前処理\n不均衡なデータへの対処、オーバーサンプリング\n2.3 ... \nシャープによる貢献度、\n3 \n3.1 varlingam(蒲田) 観測データ以外の効果も考慮\n3.2 費用便益分析並びに感度分析\n3.3 予測モデルの構築\n4 提案手法\n5 数値実験の結果並びに考察\n６終わりに) #memo(図を変える\nはじめにの分量を増やす\n数式\n名前の後のサイズ\n図3のキャプション\n2.2の分量\n要約1センチ\nはじめに２センチ\n\n図を変える\n数値実験\n) #ref(hop_tika.ipynb,,hop_tika.ipynb) #ref(make.mesh.py,,make.mesh.py) #ref(poster2021-0402-1101.tex,,tex) #memo() #memo(結果の考察 既存との比較 同じ手法との比較 何が原因で結果が違うのか\n富山県独自のパラメータ\n一つ一つの不動産ごとで情報が違う\n状況を別に まとめて要因を出すと、駅近と田舎では全然違う\n取引データというか賃貸情報でやるのもいいかも)
