predictive ability | BriefGPT

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结合荷兰调查和登记数据的数据挑战，预测生育率（PreFer）
本文介绍了两个数据集，用于研究荷兰的生育结果的可预测性，并提出了基于这些数据集的生育预测数据挑战，旨在推动我们对生育行为和计算社会科学的理解。
PDF5 months ago
利用机器学习分类器建模货运模式选择：基于商品流量调查（CFS）数据的对比研究
通过研究货运方式选择模型中机器学习分类器的实用性，本研究调查了八种常用的机器学习分类器，包括朴素贝叶斯、支持向量机、人工神经网络、K 最近邻、分类与回归树、随机森林、提升 (boosting) 和装袋 (bagging)，并与经典的多项式逻
PDF5 months ago
动态图中链路预测算法评估的新视角
通过对负采样的可能性进行分类，并引入新的可视化方法以研究预测性能和时间网络动态，我们验证了错误通常在不同数据段之间不均匀分布，并认为这些可视化工具可以成为评估不同层次的动态链接预测方法的强大指南。
PDF7 months ago
基于卫星的特征提取与贝类毒素污染的多元时间序列预测
通过使用卫星数据构建预测模型，结合贝类毒素污染数据，能够提升贝类毒素污染水平的预测，并证明了远程感应等高维数据的集成对模型的预测能力没有负面影响。
PDF7 months ago
利用深度视频数据和阈值分割及 Mask R-CNN 算法预测奶牛体重变化
本研究旨在采用视频数据并比较不同深度学习方法，从而提高重复实测牛体重的预测性能，同时释出相关源代码，结果显示，Mask-RCNN 方法提高了牛体重预测的性能。
PDFa year ago
阿尔茨海默病恶化预测的机器学习方法
本文探讨了使用机器学习预测阿尔茨海默病恶化的能力，并在 Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative 的数据集上使用了六种机器学习模型。最后展示了对两组数据的预测效果，即针对健康组和轻微认知障碍组的恶
PDFa year ago
人工智能和创新减轻极端天气事件对可持续生产的影响
本文利用 Delphi Best Worst 方法和机器学习方法，探讨了数字科技在减轻极端天气的影响方面的推动因素。结果显示，人工智能预测性是最重要的标准和作用，而群众市场潜力则是最不重要的标准。作者构建的方法可以帮助决策者制定策略和干预措
PDF2 years ago
Higher-Order Partial Least Squares (HOPLS): 一种广义多线性回归方法
提出了一种新的广义多线性回归模型 ——Higher-Order Partial Least Squares (HOPLS)，通过将数据投影到潜空间并在相应的潜变量上执行回归，从而预测张量（多维数组）从而解释数据的一系估计模型，该模型通过正交
PDF12 years ago
增强学习机器人中的多时间尺度推断
本研究通过基于时间差分法和线性函数逼近的 TD (lambda) 算法，在机器人中实现了对当下及未来 0.1 至 8 秒内全部感知信息的预测及实时学习，最终获得了较高的准确率，证明了该方法具有实用价值。
PDF13 years ago