怎么用机器学习算法预测经度和纬度?

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可以用机器学习算法对经纬度坐标进行预测吗?一般机器学习算法对一个数字预测,不知道对经纬度这样两个一组的数字怎么进行预测?

参考技术A 首先这个问题不完整,所谓预测经纬度是基于什么背景预测谁的经纬度?不同的背景将产生完全不同的解决方案。
从提问者的描述中可以看到,提问者似乎感兴趣的是如何从对一个数字的预测到一对数组的预测,我尝试从这个抽象的角度进行一些回答,权当抛砖引玉吧。
首先,既然是经纬度二元数据,那自然就可以联想到距离,而在传统机器学习算法中,有相当多的算法都是基于距离的,例如KNN、Kmeans,这些算法通过计算距离完成对样本点的分类或聚类,自然也就得到了样本点的经纬度范围;

其次,如果是个回归的任务,那最笨的办法就是经度和纬度分别进行回归然后得到结果,如果使用了基于损失函数的算法,当然也可以将经度和纬度的回归损失进行叠加进行训练,进而完成训练。
参考技术B 机器学习的前提是有训练数据样本,机器才能去学习。
你没说你的样本,机器学习什么?

以上是关于怎么用机器学习算法预测经度和纬度?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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