Machine Learning of Tanzania Tourists

kaggle2024-02-10 更新2024-03-07 收录

旅行数据分析

机器学习预测

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/succulentadam/machine-learning-of-tanzania-tourists 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Using Neural Networks to predict the highest spending tourists

利用神经网络（Neural Networks）预测高消费游客

创建时间：

2024-02-10

ARCO-OCEAN Dataset

海洋环境

机器学习预测

ARCO-OCEAN是一个分析就绪的云优化数据集，提供1993年1月1日至2021年6月30日约28年期间的海洋、波浪和海冰物理属性。该数据集还包括作为边界条件所需的大气和水文变量，用于驱动数值模拟。数据在0.25°水平空间分辨率的规则网格上离散化，时间分辨率为1天，以Zarr格式分发，专为训练机器学习预报模型设计。

github2025-11-04 更新410

嘉義縣合法民宿資料庫

民宿管理

旅行数据分析

嘉義縣合法民宿資料

台湾省政府资料开放平台2025-06-01 更新110

Dataset for the article: A Physics-Informed Dynamic and Constrained Machine Learning Framework for CO2 Saturation Prediction in Geological Carbon Storage

碳储存

机器学习预测

The dataset contains the training data and test data used in the study of 'A Physics-Informed Dynamic and Constrained Machine Learning Framework for CO2 Saturation Prediction in Geological Carbon Stor

Figshare2025-08-18 更新40

（数据桂林）桂林市每月各区县长三角游客接待量分析

旅行数据分析

区域游客流量

提供对桂林市各区县每月接待长三角游客量查询，包括省、市、区县，统计月份、游客客源市、游客量。

北部湾大数据交易中心2025-01-21 更新240

Worldwide COVID-19 spreading explained: traveling numbers as a primary driver for the pandemic

COVID-19研究

旅行数据分析

Abstract The spread of SARS-CoV-2 and the distribution of cases worldwide followed no clear biogeographic, climatic, or cultural trend. Conversely, the internationally busiest cities in all countries

DataCite Commons2021-03-24 更新60

Machine Learning of Tanzania Tourists

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