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犯罪分析和未来使用机器学习的预测在近年来引起了学术和执法社区的极大关注。这些应用有可能彻底改变我们采取犯罪预防和公共安全的方式。在该领域中存在着重要的文献,强调了各种方法,算法以及将预测分析集成到Web应用程序中。机器学习算法,例如支持向量机,决策树和神经网络,已广泛用于这些Web应用程序的开发中[1]。例如,该方法涉及使用逻辑回归模型进行犯罪分类,然后根据其犯罪率将K-Means聚集到小组地区,证明了这项技术的可行性[2]。此外,还采用了深度学习技术,尤其是卷积神经网络,用于基于图像的犯罪预测,进一步扩大了该领域中ML应用的范围[3]。空间数据和时间数据的整合一直是文献中的主要重点。研究人员已经调查了环境因素,城市发展和犯罪模式之间的相关性,从而开发了预测模型,这些模型不仅考虑了历史数据,还考虑上下文信息。最近的研究还探讨了实时数据的融合,例如社交媒体更新和天气条件,以提高预测准确性。

使用机器学习的犯罪分析和预测

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