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Interpretable machine learning learns complex interactions of urban features to understand socio‐economic inequality

Autor(en): (Zachry Department of Civil and Environmental Engineering Texas A&M University College Station Texas USA)
(Department of Computer Science and Engineering Texas A&M University College Station Texas USA)
(Department of Computer Science and Engineering Texas A&M University College Station Texas USA)
(Zachry Department of Civil and Environmental Engineering Texas A&M University College Station Texas USA)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, , n. 14, v. 38
Seite(n): 2013-2029
DOI: 10.1111/mice.12972
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10708786
  • Veröffentlicht am:
    21.03.2023
  • Geändert am:
    02.09.2023
 
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