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机译:用印度遥感和社会经济调查数据的组合预测能源贫困:从机器学习中的证据
Southwest Univ Coll Econ & Management Chongqing Peoples R China;
Univ Gottingen Dept Agr Econ & Rural Dev MZG 10-140 Pl Gottinger Sieben 5 D-37073 Gottingen Germany;
Univ Gottingen Dept Agr Econ & Rural Dev Agr Econ Developing & Transit Countries Pl Goettinger Sieben 5 D-37073 Gottingen Germany;
Remote sensing data; Machine learning; Energy poverty prediction; Random forest; Precipitation; PM2.5 concentration;
机译:使用机器学习技术进行数据分类的调查使用机器学习技术进行数据分类的调查
机译:边缘化社区的能源贫困和对太阳能的看法:印度北方邦的调查证据
机译:出行方式选择:使用机器学习方法和出行日记调查数据的证据的数据融合模型
机译:印度“逃脱”和“陷入”贫困的特征:使用机器学习方法对IHDS面板数据进行分析
机译:关于使用调查数据和许多预测因素进行预测的论文:组合,评估和应用。
机译:基于无人机学习数据的机器学习方法对玉米地上生物量建模
机译:卫星数据和机器学习工具,用于预测印度农村贫困