机译:使用多个数据集调查消费者跨类别学习新产品的驱动力
Dauch College of Business and Economics, Ashland University, Ashland, Ohio 44805;
School of Management, State University of New York at Buffalo, Buffalo, New York 14260;
School of Management, State University of New York at Buffalo, Buffalo, New York 14260;
consumer new product adoption; multicategory models; sources of information; consumer learning; borganic products; food products marketing;
机译:消费者接受新包装商品的驱动力:跨产品和国家的调查
机译:使用不同药物发现数据集的多机学习方法和度量的深度学习比较
机译:通过使用强化学习来决定多个产品的动态定价,研究Q学习方法
机译:生成一组消费品摘要:从实验中学习
机译:品牌资产驱动因素对多种产品设置中基于消费者的品牌共鸣的影响
机译:基于组织的阿尔茨海默氏病基因表达标记物–多种机器学习方法的比较以及小型生物标记物集的冗余研究
机译:基于网络的入侵检测的机器学习:使用KDD杯'99数据集和不平衡数据的神经网络分类器集合的多目标进化研究结果的差异
机译:现有热泵除霜试验数据的研究。专题报告子任务4.1。消费品最低能效标准计划