机译:基于新型数据嵌入方法和集成学习的出租车目的地预测
Univ Technol Sydney Fac Engn & Informat Technol Adv Analyt Inst Ultimo NSW 2007 Australia;
Public transportation; Trajectory; Hidden Markov models; Predictive models; Markov processes; Global Positioning System; Taxi; destination prediction; support vector regression (SVR); deep learning; ensemble learning;
机译:一种使用道路几何对齐和流量数据的碰撞预测的新颖学习方法
机译:JPPRED:使用集合学习方法从不平衡数据预测J-蛋白类型
机译:JPPRED:使用集成学习方法根据不平衡数据预测J蛋白的类型
机译:基于双集成梯度提升决策树的出租车差距预测方法
机译:在数据挖掘和文本挖掘算法中使用集成方法预测成本超支。
机译:JPPRED:使用集成学习方法根据不平衡数据预测J蛋白的类型
机译:关于解决Oracle数据挖掘技术示例的解决方法的合奏学习方法开发
机译:将加利福尼亚州的家庭旅行调查数据与收获的社交媒体信息相结合,形成一个自我验证的全州始发地 - 目的地旅行预测方法。