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搜索资源 - 在Python中的轨迹分析和熊猫学习套件的学习方法:形成点集的轨迹基于Grid表示形式将轨迹建模为字符串.BenchmarkedKNN,RandomForest,Logistic回归分类算法可对轨迹进行有效分类-源码
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在Python中的轨迹分析和熊猫学习套件的学习方法:形成点集的轨迹基于Grid表示形式将轨迹建模为字符串.Benchmarked KNN,Random Forest,Logistic回归分类算法可对轨迹进行有效分类-源码
Python中的轨迹分析和分类(Pandas和Scikit Learn) 一项针对数据挖掘研究生课程的大学项目。 给我们一个trainset,其中地理点与时间间隔成对。 首先,我们清理数据集,然后形成轨迹(具有相应的路线ID)。 本部分的最后一步是根据_their的total_distance和最大距离(它们的两个点之间)过滤掉一些轨迹。 该项目的目标首先是计算test_set_a1 / a2.csv和train_set.csv的轨迹之间的轨迹相似度。 用于该算法的算法是: 快速动态时
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:25165824
提供者:
weixin_42113456