Random Bits Regression: a Strong General Predictor for Big Data
To improve accuracy and speed of regressions and classifications, we present a data-based prediction method, Random Bits Regression (RBR). This method first generates a large number of random binary intermediate/derived features based on the original input matrix, and then performs regularized linear/logistic regression on those intermediate/derived features to predict the outcome. Benchmark analy
オープンデータ活用でネズミも犯罪も予測--シカゴ市のスマートシティ計画
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「シカゴの人々にとって、すべてはデータから始まる。（Rahm）Emanuel市長にとっては、すべてがデータへと戻ってくる」。こう語るのは、シカゴ市の最高情報責任者（CIO）であるBrenna Berman氏だ。 Berman氏は米国時間10月15日にシカゴで開催されたInternet of Things World Forumで講演し、オープンデータが、スマートシティを目指すシカゴのあらゆる取り組みの基礎であると述べた。シカゴ市のウェブサイトでは、人間（と機械）が読める形式のデータセットが600以上公開されており、その内容は、2001年から前週までに報告されたシカゴ市のすべての犯罪記録から、水質データ、311（行政総合窓口）通話のデータ
Predictive modelling - Wikipedia
The neutrality of this article is disputed. Relevant discussion may be found on the talk page. Please do not remove this message until conditions to do so are met. (April 2016) (Learn how and when to remove this message) Predictive modelling uses statistics to predict outcomes.[1] Most often the event one wants to predict is in the future, but predictive modelling can be applied to any type of unk
Predictive analytics - Wikipedia
Predictive analytics is a form of business analytics applying machine learning to generate a predictive model for certain business applications. As such, it encompasses a variety of statistical techniques from predictive modeling and machine learning that analyze current and historical facts to make predictions about future or otherwise unknown events.[1] It represents a major subset of machine le
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