This study proposed a statistical a

This study proposed a statistical and machine learning
algorithm-based approach to pre-launch product demand
forecasting on the basis of the Bass model. Taking the product
attribute DB as inputs and product diffusion DB as outputs,
single prediction models were developed using the six
regression algorithms, on the basis of which an ensemble
prediction model was constructed to enhance predictive
power. It was shown that most single prediction models
outperformed the conventional analogical method and that
the ensemble model improved prediction accuracy further.
An illustrative example of 3D TV was also provided to
demonstrate how the developed models could be used in
practice.

Результаты (русский) 1:

Это исследование предложил статистической и машина обученияподход на основе алгоритма к предстартовым спрос на продукциюПрогнозирование на основе модели, бас. Принимая продуктатрибут DB как входы и диффузии продукта DB как выходы,одного прогноза модели были разработаны с помощью шестиалгоритмы регрессии, на основе которого ансамбльмодель прогнозирования был построен для улучшения прогнозированиямощность. Было показано, что большинство отдельные модели прогнозированияпревосходит обычные аналогичного метода и чтоансамбль модель улучшена точность предсказания далее.Была также оказана наглядным примером 3D TVпродемонстрировать, как разработанные модели могут использоваться впрактика.

Результаты (русский) 2:

Это исследование предложил статистическую и машинного обучения
алгоритм на основе подхода заранее начать спрос на продукцию
прогнозирования на основе модели Басса. Принимая продукт
атрибут DB в качестве входов и диффузии продукт БД как выходы,
модели прогнозирования одиночные были разработаны с использованием шести
алгоритмов регрессии, на основе которых ансамбль
модель прогнозирования была построена для повышения интеллектуального
власти. Было показано, что большинство одиноких модели прогнозирования
превысил аналогичный обычный метод, и что
ансамбль модель улучшена точность прогноза дальше.
Наглядный пример 3D-телевизор также предоставляется
продемонстрировать, как разработанные модели могут быть использованы в
практике.

Результаты (русский) 3:

это исследование предлагает статистической и машинного обучения
алгоритм подход к до запуска продукта спроса
прогнозирование на основе бас модели.с результатом
атрибут дб в качестве вклада и продукт распространения dB мероприятий
единой модели прогнозирования были подготовлены с использованием шести
регрессии алгоритмов, на основе которых ансамбль
модель прогнозирования был построен в целях повышения прогноза.власти.было показано, что большинство одиноких моделей прогнозирования
выше обычных аналогичный метод и что
ансамбль модель улучшению прогнозирования точность.
примера 3D - телевизор, был также представлен
продемонстрировать, каким образом разработанные модели может быть использована в сша практикой.