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J-GLOBAL ID：201802270172944301   整理番号：18A0163040

機械学習を用いたオリンピックメダルの経験的予測【Powered by NICT】

Heuristics prediction of olympic medals using machine learning

著者 (3件)： Thirumalai Chandrasegar (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India) ,  Monica S (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India) ,  Vijayalakshmi A (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICECA  ページ： 594-597  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,2012年までに所有オリンピック賞の観点から国を予測するための新しい技術を開発する方法を決定する。は三つの方法の組み合わせであるPearson相関係数,Spearman相関係数と線形回帰した。論文の主なアイデアは,データの同一セットにとしてSpearmanとPearson相関係数の値を比較することである。例は全メダルの比較と各国によって得たことをGDP(国内総生産)に関するものである。これらの方法を用いた結果は,機械学習を用いたオリンピックメダルの発見的予測を行う。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 国内総生産 ,  相関係数 ,  *機械学習 ,  *予測
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  Pearson相関係数 ,  *オリンピック , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  オリンピック ,  経験 ,  予測