托比亚斯Freudling,宝马集团
在本次讲座中,您将看到车辆数据,从不同的驾驶动作和目标结果预测车辆的转向过度的自动分类的示范。一个经典的实现和机器学习方法之间的比较确定。迄今为止,某些阈值已经在传统意义上,当超过此阈值时,其应信号的过冲定义。在某些情况下,也有很多年的经验,确定速度相关的枕木。因此,快速有多好,以及如何测量能够利用机器学习的方法表征问题也成为问题。
基于统计和机器学习工具箱™分类算法模型,重点对超速的具体行驶状况进行训练。为用于训练数据集,该模型的预测精度是95%以上。在接下来的步骤,这个模型,然后应用到新的记录。第一次评估表明可喜的成果。
记录:2018年4月17日
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