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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
昨晩９時からのNHKスペシャルでは「日本国債」についてその危機的な状況が報道されていました。*1 確かに日本の政府粗債務は2012年9月で約1100兆円に積み上がっています。 番組では、日本国債売りを仕掛けているヘッジファンド、ヘイマンキャピタル代表 カイル・バス氏も登場し、「私たちは何年も前から日本の借金レベルは返済できないレベルにあると考えています。」と語っていました。 しかしその一方で、国債の安全度のひとつの指標となる長期国債金利は日本国債ではギリシャ国債などとは全く反対に、１％を下回り、世界最低レベルで安定しています。 では日本国債は本当は危険なのでしょうか、安全なのでしょうか。 また日本国債の問題の本質とは何なのでしょうか。 １．内債としての日本国債 よく知られていますように、日本国債の保有者は、９割以上が日本国内居住者です。 内債は、政府は国債を発行することに事実上制約がなく、
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