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
アジャイル開発に取り組むチーム向けのコーチングや、技術顧問、認定スクラムマスター研修などの各種トレーニングを提供しています。ぜひお気軽にご相談ください（初回相談無料） みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2017年11月7日(現地時間)にスクラムのルールブックであるスクラムガイドが更新されましたので、Webinarの資料をもとに変更点をご紹介します。 なお、スクラムガイド自体はこちらからダウンロード可能です。日本語訳はさまざまな書籍の翻訳で有名な角征典さんです。以下の紹介に際して、スクラムガイド日本語版の記述を引用しています。 実践に際して、大きな影響はあまりないと思いますが、とくに以下の2点が注目だと思います。 デイリースクラムで3つの質問を使うかどうかはチーム次第となった。大事なのはスプリントゴールが完成しそうかどうかを毎日検査して適応することレトロスペクティブ（ふりかえり）で出
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
