道路交通matlab代码自动驾驶车辆的交互感知概率框架，用于预测交通参与者的行为和驾驶策略 这项工作为自动驾驶汽车的交互感知行为预测框架提供了概念证明，该框架不仅可以预测交通参与者的行为，而且可以对可以与之相关的驾驶策略进行分类。 这项工作是随后的博士学位论文的一部分。 标题：实现长期预测的交通参与者行为表征的概率框架 摘要：这项研究旨在开发预测人类交通参与者行为的新方法，从而在复杂的交通环境中实现自动驾驶汽车的安全运行。 至少在接下来的几十年中，自动驾驶汽车有望在交通中由人类驾驶的传统汽车中运行。 为了安全导航，他们将需要使用外部可观察的信息来推断交通参与者的意图和行为。 这样做有助于在一段足够长的时间范围内预测其轨迹，以分析即将发生的风险并优雅地避免任何风险情况。 这项工作通过认识到人类驾驶员执行的任何操纵都可以分为四个阶段来完成上述挑战，这些阶段取决于周围的环境：意图确定，操纵准备，差距接受和操纵执行。 它基于以下假设：对于给定的驾驶员，行为不仅跨越这四个操纵阶段，而且跨越多个操纵。 结果，在任何这些阶段中识别驾驶员的行为可以帮助表征驾驶员可能执行的所有后续操作的性质，从而在更长

hmm_market_behavior hmm_market_behavior.ipynb-主要研究文件。 hmm_market_behavior_following_btcusd_catalyst.py-使用Catalyst框架的交易策略示例。 quandl_BITFINEX_BTCUSD_final_model.pkl-训练模型。 您可以在本文中阅读更多内容

CCF训练赛电商用户购买行为预测过程文件.zip

driving-behavior-risk-prediction. 2018平安产险数据建模大赛 驾驶行为预测驾驶风险 Fork或借鉴请注明出处  . Thx 比赛链接 RANK 第五周 第六周 相关文章 License Copyright (c) . All rights reserved. Licensed under the License.

比赛天池_新闻推荐 天池大赛-新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛，SOLO赛，B榜排名5/5338 解决方案 召回方案 使用热度召回，改进itemCF，分配Swing和item2vec进行多路召回，结合faiss库计算相似文章尝试解决冷启动问题，采用贝叶斯优化选择最优超参数，最终每个用户召回50篇文章。 排序方案 建立用户行为和文章自身特征，根据召回结果按照1：5划分正负样本转化为CTR预测问题，采用lightGBM进行5折交叉验证，根据转化概率得到文章的结果，最终HR @ 5达到0.27，HR @ 50达到0.49。

从真实的新浪微博数据中分析用户的转发行为,提取了用户特征、微博特征、交互特征和结构特征等4个方面的影响转发行为的因素。通过实证分析各个特征对转发行为的具体影响,并利用机器学习中的不同预测算法对用户是否会对给定主题的微博产生转发行为进行预测。实验表明,用我们选取的因素,结合逻辑回归模型对于用户转发行为的预测更加准确。

在本文中，我们提出了一种基于贪婪算法的深度学习决策支持策略。 人工智能的决策支持是现代计算机科学中最具挑战性的趋势。 当前存在各种策略，并且为了满足诸如Microsoft，Google，Amazon等面向用户的平台的实际需求，这些策略正在不断改进。

由于学生的成功率反映了教育组织的成功，因此学生成功率不断提高的趋势成为所有教育组织的目标。 除此之外，学生完成中学后接受高等教育的意愿是教育组织最重要的目标之一。 许多原因会影响这种意愿，揭示这些原因可能会增强学生的意愿。 数据挖掘工具（尤其是决策树算法）可以被认为是找到隐藏模式以实现这些目标的最佳选择。 本工作中使用的实验数据集是由米尼奥大学的 Paulo Cortez 和 Alice Silva 收集和分析的两门课程（数学（395 个实例）和葡萄牙语（拥有 659 个实例的葡萄牙语课程））的葡萄牙学生的数据集，葡萄牙。 在这项工作中应用和试验了三种决策树算法（J48、RepTree 和 Hoeffding Tree（VFDT））。 结果表明，J48算法最适合对学生完成高等教育和课程成功的意愿进行分类和预测。

这个数据集来自一个用用户点击广告行为预测竞赛数据，作为各学习分类算法的数据集，其数据量合适，且还可以做降维测试，是一个学习的好资料

python数据分析大作业（课程设计）