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cwang_sh木蟲 (正式寫手)
research scientist@Bell Labs
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[求助]
這個問題屬于分類?回歸?還是聚類?
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大家好。 我在思考關(guān)于交通事故預(yù)測系統(tǒng)的問題。 假如我有一個交通事故數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫對每個交通事故做了分類,比如:第一類事故發(fā)生了車毀人亡,第二類是人員重傷,車輛報廢,第三類是輕微擦碰,第四類是幾乎發(fā)生碰撞。 對于每個事故,都給出了事故發(fā)生時的周邊路況和車況,比如當(dāng)前車速40,當(dāng)前車速60,。。。、臨車車速40,臨車車速60.。。、光照亮、光照暗,光照中等、本車直行,本車左轉(zhuǎn)彎,本車右轉(zhuǎn),臨車直行,臨車左轉(zhuǎn)。。。天氣大雨,天氣中雨,天氣小雨,天氣大雪,。。。 基于以上知識,希望能根據(jù)當(dāng)前車輛的車況和周邊環(huán)境的情況,對是否可能發(fā)生事故,和可能發(fā)生哪種級別分類事故做出預(yù)測。 不知道上面提出的這個問題,能用什么方法和工具來解決?似乎覺得屬于人工智能領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)是否也能解決這個問題? 感謝您的關(guān)注。 |

木蟲 (正式寫手)
research scientist@Bell Labs

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機器學(xué)習(xí)的方法,多分類問題 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
鐵蟲 (著名寫手)
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這個問題是典型的基于馬爾可夫過程的多分類問題,通過構(gòu)建轉(zhuǎn)換矩陣就能算出當(dāng)前狀態(tài)和下一狀態(tài)的可能發(fā)生的交通事故分類。如果數(shù)據(jù)量足夠的建議考慮貝葉斯網(wǎng)絡(luò),否則就是普通線性分類器就ok 發(fā)自小木蟲IOS客戶端 |
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