연구동향 분석

서울시 공공자전거 운행 거리 예측을 위한 머신 러닝 모델의 비교 연구

박장우 신창선 2019년

논문상세정보
인용/피인용
' 서울시 공공자전거 운행 거리 예측을 위한 머신 러닝 모델의 비교 연구' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • Haversine distance
  • Random forest
  • XGboost
  • embedding
  • linear regression
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
182 0

0.0%

' 서울시 공공자전거 운행 거리 예측을 위한 머신 러닝 모델의 비교 연구' 의 참고문헌

  • https://www.kaggle.com/
  • fastai
  • XGBoost algorithm: long may she reign!
  • XGBoost
  • Seoul metropolitan public bike information
  • Random forest
  • New York City Taxi Trip Duration
  • New York City Taxi Fare Prediction
  • Neural network embeddings explained
  • Introduction to Machine Learning with Python
  • Haversine formula
  • Entity embeddings of categorical variables
  • Bike Sharing Demand
  • Anaysis for public bike utilization status of Seoul city, on publishing