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佛光大學 應用經濟學系 周國偉所指導 林思妤的 三重及蘆洲公立小學教學品質對周遭住宅價格的連動性研究 （2021），提出台中車位價格查詢關鍵因素是什麼，來自於公立小學教學品質、周遭住宅價格、特徵價格法、三重區、蘆洲區。

而第二篇論文明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 陳琨太所指導 陳玟寧的 迴歸機器學習應用於房價預測—以台北市實價登錄為例 （2021），提出因為有 房地產、機器學習、房價預測、實價登入、支持向量回歸的重點而找出了 台中車位價格查詢的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了台中車位價格查詢，大家也想知道這些：

三重及蘆洲公立小學教學品質對周遭住宅價格的連動性研究

為了解決台中車位價格查詢的問題，作者林思妤 這樣論述：

台灣新生兒出生率屢創新低，家長對於孩子的受教資源嚴格把關，本研究編製的「教學品質」是主要以學生為對象，根據學生能受到的人力與學習資源去探究，選擇「每生平均使用面積」、「每班平均人數」、「生師比」、「獲獎紀錄」此四項作為指標，合併作為「教學品質」之數據，本研究也將「滿額學校」與「自由學區」納入考量。本研究以三重區及蘆洲區為實證地區，蒐集「內政部不動產交易實價查詢服務網」109年7月至110年3月交易成交案近4000筆之樣本資料，運用特徵價格法探討公立小學教學品質對周遭住宅的連動性及影響程度。實證結果顯示，具有顯著影響性且符合文獻之彙整，共12筆，其中對房價有正向影響的為「主建物占比、車位、管理

組織、電梯、市場、公園、滿額學校、教學品質」等8項；對房價有負向影響的為「屋齡、總面積、樓層比、加油站」等4項。另與本研究探討之文獻結果不一致的變數有2項；分別為「宮廟、自由學區」等2項，「宮廟」在本研究結果呈現顯著正向影響；「自由學區」則本研究結果顯示顯著負向影響。

迴歸機器學習應用於房價預測—以台北市實價登錄為例

為了解決台中車位價格查詢的問題，作者陳玟寧 這樣論述：

房地產估價與房價的研究一直以來都是備受重視的，本研究旨在應用機器學習技術，以台灣政府提供的開放數據，即房屋交易記錄的真實價格登記，建立預測模型。嘗試使用有限變數建立價格模型及識別重要變數，其研究結果可為購房者了解哪些房屋屬性對房價影響較大，提供預測房價參考。另外比較Lasso、RR、Elastic Net、SVR、KRR等機器學習算法的預測效果，篩選最佳的預測方法。最終，本研究得出結論為，建物移轉總面積平方公尺、主建物面積、建物現況格局-房、車位總價元、主要建材、鄉鎮市區、交易標的這7項變數是重要變數，而最適合房價預測的演算法為支持向量回歸(SVR)，在最後本研究使用了2021年新資料做對照

驗證，證明本研究模型是確定可以預測房價。

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