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[[File:character recognition.gif|200px|缩略图|右|机器学习用于数字识别]]
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===[https://pattern.swarma.org/paper?id=0c1ab7ac-00b1-11ea-8d16-acde48001122 论文共享：基于新型计算框架的多类 Twitter 数据分类与地理编码]===
===[https://pattern.swarma.org/paper?id=0c1ab7ac-00b1-11ea-8d16-acde48001122 论文共享：基于新型计算框架的多类 Twitter 数据分类与地理编码]===
本研究以一个新颖的运输资料分析架构，配合运输资料分析技术的不断发展，详细阐述了运输资料分析的进展。 这个计算框架结合了标记隐含狄利克雷分布分类器(L-LDA)和支持计算策略的支持向量机分类器(SVM) ，用于确定与交通相关的事件，为旅行者提供可靠的信息。
本研究以一个新颖的运输资料分析架构，配合运输资料分析技术的不断发展，详细阐述了运输资料分析的进展。 这个计算框架结合了标记隐含狄利克雷分布分类器(L-LDA)和支持计算策略的支持向量机分类器(SVM) ，用于确定与交通相关的事件，为旅行者提供可靠的信息。