南港中古屋的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

亂世出英雄!小資屋婆低點購屋術

為了解決南港中古屋的問題，作者賴淑惠 這樣論述：

　　房市陷入敵不動、我不動的空前僵局，想買房子的人，覺得現在不是出手的時候，要賣房子的人，光聽到購屋客的出價，就氣到臉都綠了，這樣一個詭異的房市亂世，真的可以買房子嗎？又該怎麼買？這是一個房市最壞的時代，卻也是一個最好的時代！ 　　這本書，分享了很多市場現況，以及如何開出房市藍海，成為亂世英雄，有了這本書，提槍上場打仗，從看屋到殺價，都能有所本，當投資客都退場了，自住客的時代來臨，怕什麼？做好功課，勇敢向前吧！機會是留給準備好的人。 　　不論房價的市況如何發展與變化，面對購屋這件事，就是要在當下找「低點」。購屋市場真要找到「物超所值」的好房子和好價錢，絕對是要認真做功課

、親自下工夫，必先相對努力付出一定的代價才可能獲得甜美的成果，因此，購屋不是真的去等待房市行情的「低點」才進場，真正房價的「低點」是靠自己創造出來的、是由自己去找出來的！ 　　本書繼作者《小資首購術-敗犬變屋婆》、《房仲話術大揭密》、《就靠房市躺著賺》等作品，經過自己購屋的經歷、採訪過許多名人置產的故事、報導過無數房產新聞與一般民眾購屋歷程的心得，整理出小資以及一般消費者在面對房市與購屋決策時的最好對策，如何分析市場訊息停看聽？如何聰明購屋殺價？並且如何避免踩到地雷？藉由時機、技巧、風險等面向多元性思考，教您真正能夠在購屋時可以輕鬆買在好「低點」。

南港中古屋進入發燒排行的影片

應用實價登錄與機器學習演算法建立房價預測模型

為了解決南港中古屋的問題，作者盧炳男 這樣論述：

以往對於房價研究多採傳統統計方法，且鑑於目前國內尚無研究應用叢集整合(cluster ensemble)技術於房價預測上，本研究分別藉由單一分群演算法及叢集整合確定分群結果，使得龐大資料能分成幾個相似的房屋物件群，並比較叢集整合技術及單一分群演算法之分群結果所建立的房價預測模型之預測誤差情形，及瞭解叢集整合結合移動視窗之預測能力，期建構出有效的房價預測模型，此係本研究不同於以往相關房價研究之處。爰此，本研究以四項實驗，分別將單一分群演算法、叢集整合及移動視窗，運用線性回歸、隨機森林、支援向量回歸及遞迴神經網路RNN等演算法建立房價預測模型，並評估其預測能力。經實驗結果，發現隨機森林演算法可謂

誤差較小的模型，又經過叢集整合技術決定最終之分群結果，較未經過該技術的單一演算法分群結果之房價預測為準確；並發現若以季為資料周期，能得到較小的誤差；且叢集整合技術結合移動視窗，較未結合移動視窗之房價預測為準確。綜上可知，若使用叢集整合技術決定最終之分群結果，將相似特性的房屋物件放在同一族群內，再結合移動視窗以季為資料周期，並搭配隨機森林演算法建立房價預測模型，能得到較小的誤差，可有效提高準確率，其房價模型預測能力相對較好。