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這兩本書分別來自旗標 和旗標所出版 。
國立臺北商業大學 企業管理系（所） 陳玫真所指導 馬駿逸的 不動產代銷模式之研究－以海悅代銷個案為例 （2021），提出python預測房價關鍵因素是什麼，來自於不動產代銷、行銷模式、預售屋、新店央北重劃區。
而第二篇論文國立臺北商業大學 企業管理系（所） 陳玫真所指導 馬世傑的 不動產代銷銷售影響因素之研究-以海悅國際代銷桃園青埔個案為例 （2021），提出因為有 房地產、坪數、價格、購屋因素、產品定位的重點而找出了 python預測房價的解答。
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Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer
為了解決python預測房價 的問題，作者FrançoisChollet 這樣論述：
正宗Keras大神著作再次降臨！ 近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。 本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深
度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。 本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。 由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專
家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。 本書特色 ☆全面採用最新的Tensorflow × Keras版本 ☆Keras創始者親筆之作，以自身經驗分享深度學習的門道 ☆從做中學，各章皆搭配豐富專案實作，不會只是紙上談兵 ☆延續第一版的紮實基礎內容，新增了當前最熱門的技術，讓讀者可以更上一層樓 ■卷積神經網路 ■殘差連接 ■變分自編碼器(VAE) ■self-attention機制
■Transformer架構 ■KerasTuner超參數調校 ■模型集成 ■混合精度訓練 等等 ☆本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容 重磅推薦 「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」——鴻海研究院執行長 李維斌 「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出
身如我輩的學習門檻。」——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲 「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶 「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸可以參與這場盛事， 也謝謝您的關注。」——華實智造科技有限公司數據長 黃逸華
不動產代銷模式之研究－以海悅代銷個案為例
為了解決python預測房價 的問題，作者馬駿逸 這樣論述：
台灣不動產代銷已有近五十年的歷史，並發展出自成一格的預售銷售模式，代銷業者在房屋興建以前建造接待中心與樣品屋，用以模擬未來生活空間吸引客戶購買。預售制度下的開發商，因前期得以回收部分資本開發門檻降低而百花齊放，造就了台灣不動產的蓬勃發展，甚至影響了中國大陸、日本、東南亞等地區的不動產文化。本研究以國內最大代銷公司海悅國際為研究對象，並對其於新店央北重劃區執行的預售個案「宏普中央公園」為研究標的。整體研究流程中，先發展出研究架構，之後開始蒐集相關文獻並對宏普中央公園進行個案研究與SWOT分析，再加上對本案相關人士進行深度訪談。欲藉由上述步驟整理出的資料，來探討現今不動產代銷模式，用以檢視目前代
銷模式的不足並對未來不動產行銷提出建議。研究中得以發現，不動產代銷模式發展已經相當成熟並被市場所接受，惟因銷售資訊或價格不透明造成的消費糾紛屢見不鮮，無論是業者、代銷、或消費者皆不樂見因資訊落差造成的立場對立。此外，預售搭建之接待中心與樣品屋為符合高房價趨勢，設計上也更加豪華，其造成龐大的建築浪費也是造成房價上漲的部分因素。結論中本研究建議，第一、代銷公司因應未來少子化與家庭財務結構變化，應以大數據分析與精質化服務來創造客戶品牌忠誠度。第二、善用逐漸成熟的電子虛擬技術來輔助銷售，逐步減少大量媒體與銷售現場的預算花費。在政策上，第一、以獎勵的方式導引開發商與代銷重複利用接待中心，或是以可回收建材
來減少環境傷害或浪費。第二、以財報模式公布建案成本、獲利與銷售狀況，加強不動產透明化程度，減少消費端與業者之間之矛盾點。
AutoML 自動化機器學習：用 AutoKeras 超輕鬆打造高效能 AI 模型
為了解決python預測房價 的問題，作者LuisSobrecueva 這樣論述：
有了三個臭皮匠，何必每次堅持找個諸葛亮？ 任何人都能運用深度學習（DL）嗎？AutoML（自動化機器學習）已經遍地開花，各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務，讓使用者不必具備專業領域知識，也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之，AutoML 徹底降低了 「AI 落地」的門檻。 AutoML不能取代資料科學家，卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時，你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。 而什麼是 AutoKeras？
這是一套完全開源的 Python AutoML 套件，以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』（ENAS）來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別，甚至會加上資料預處理功能，使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型，還不必接觸高深的數學。 就連經驗豐富的專家也能受惠：利用 AutoKeras 快速產生候選模型，好做為進一步改良的參考，並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。 從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜，跨入深度學習的門檻從未如此之低；有了
AutoKeras，任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。 本書特色 ★ 免懂數學免瞎忙！不必再被迫學數學，就能輕鬆將 AI 運用在真實世界 ★ 什麼是神經網路和深度學習？何謂 CNN 與 RNN？用淺顯易懂的方式理解其運作原理 ★ 只要寫短短幾行 Python 程式，就能打造出強效深度學習模型，省時省力又好用 ★ 無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構 ★ 提供了使用真實資料集的豐富實作
範例，從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全 ★ 運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型 ★ 利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化，更容易比較訓練成效和分享 ★ 附 notebook/py 範例程式、Google Colab 及本機安裝教學，包括如何安裝 CUDA GPU 支援 ★ 加值贈送：運用 2021 年新推出的輕量級 AutoML 套件 Flaml 來預測結構化資料！
不動產代銷銷售影響因素之研究-以海悅國際代銷桃園青埔個案為例
為了解決python預測房價 的問題，作者馬世傑 這樣論述：
住宅市場之產品定位，一直是建築產業及代銷產業最重要的一環，進行市場調查及分析，更是重要的一門學問，坪數定位關係於區域的屬性、客戶購屋預算與總價考量，剛性需求與市場景氣變化等等，更會直接導致個案之銷售狀況成功與順銷與否。桃園青埔地區位處於中壢區 – 高鐵桃園車站特定區，因為商圈聚集，且橫跨桃園機場捷運A17、A18、A19三站，更有高鐵桃園車站、IKEA、X-Park水族館、新光影城、和逸飯店、華泰名品城等建設利多，由於重劃區佔地廣闊，且多為中大型基地開發，故開發商在產品定位時之變化彈性也相對較廣。在2007年高鐵通車、2017年機場捷運通車之後，青埔更由封閉式市場導向為吸納更多區域外購屋客層
移入，市場分析與定位更顯得尤其重要。面臨市場景氣之不確定性，以及土地價格不斷上漲，推案價格也不斷向上推升，適逢房地合一稅制之施行，且為維持房屋總價帶控制、適宜剛性需求產品能迅速銷售去化，建設開發商多會傾向將產品定位以首購與首換兩大族群，設定為建案產品之大宗潛在客戶為主，本研究主要探討不動產代銷銷售房屋之，影響銷售因子之間的關係，可以作為建設公司在產品定位時之參考依據。