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二手车价格的机器学习算法的比较分析
4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。 这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。 该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。 准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。 本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。 我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。 K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。 另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。 这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。 我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。 因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。 结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。 关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。简介汽车行业在过去十年中经历了令人震惊的改善，仅2021年就在超过7000万辆旅行车的时代就在整个圈子中遍布。这种激增导致了新的汽车市场，但也导致了增长，但还引起了充满活力和不断扩大的助手促进使用的汽车。随着使用的汽车促进蓬勃发展，准确地预期车辆成本已成为对买家和商人感兴趣的重要地方。一般而言，车辆提取的欲望取决于直接的后滑动模型，尽管坐标，但经常为捕获评估数据时的复杂的非线性关联特征。这些模型以善意为基础的模型以及与复杂和宽的数据集相关联时，按照行驶里程，年龄和状况的基本亮点（例如里程，年龄和状况）进行了基本亮点。随后很长时间以来，该领域已经朝着应用机器学习策略的应用迈出了至关重要的举动，这可以通过使用非线性计划和更合适的大规模数据来进行大修的准确性。在这些方法中，k-near最邻居的计算和增强矢量机后滑动已经积累了值得注意的思想。knn毫无轻松和增强性，根据数据中心的区域预测了车辆成本，而SVM专注于识别完美的超平面，最能将数据最佳分为不同的类别，随后通过照顾非线性关联来推进数字的执行。以下是使用的变量：这项研究探讨了K-Nearest邻居的比较执行，并支持向量机器预测使用的汽车成本。利用来自Kaggle商店的信息，我们评估了这些模型在不同的准备和测试方案下的精确性。我们的发现表明，尽管这两种模型都表现出了有希望的出现，但SVM表明了与KNN相比的精确性略有优势。此询问的观点是为了促进汽车部门内有先见之明的建模的持续讨论，强调了进步的机器学习方法的好处，以提高所使用的汽车成本估算的精度。
Torii STaTion 购买二手车时要小心...
在冲绳购买二手车时要小心 欢迎来到冲绳！您已经通过了驾驶考试，并准备开始在街道左侧驾驶。您准备好购买汽车并开始探索这个亚热带天堂了吗？ 冲绳有许多二手车经销商，也有一些“次品”车行。了解两者的优缺点。 次品车行提供私人车主出售的各种车辆。其中一些私人车主维护了他们的车辆，而其他人甚至没有换油。有一件事几乎可以肯定：当您在次品车行购买东西时，您是“按原样”购买的，这意味着没有保修。 次品车行有很多好交易，但也有一些不好的交易。如果您在次品车行购买汽车，您可能希望在完成交易之前让机械师检查一下。大多数次品车行协议都是不可撤销的。如果您购买的车辆有隐藏的缺陷或需要昂贵的维修，您可能真的买到了“次品”。您的法律补救措施非常有限，您应该意识到这一点，否则您可能会成为不诚实私人车主的受害者。二手车行也提供多种车辆选择，价格比次品车行高。与典型的私人卖家不同，二手车行通常提供保修。此外，与一些在美国大陆军事基地附近掠夺军人的二手车行不同，冲绳的二手车行通常信誉良好，并会履行保修义务。有一些“害群之马”，但这些只是例外，而不是常态。尽管大多数当地二手车行声誉良好，但在考虑购买二手车时，您仍应注意一些事项。如上所述，二手车行提供保修，但保修范围包括哪些，保修多长时间？其中一些保修可以协商。合同上写了什么？这些合同相对简单，但在您签署合同之前，您可以随时咨询法律援助办公室，让律师审查您的文件。除了保修信息外，典型的合同还规定了付款条款。这包括有关违约、收回以及如果您拖欠或未及时付款时联系您的主管的信息。从历史上看，军队一直关注服役人员按时支付汽车费用，因为这会影响美国服役人员的声誉。大多数新移民都很高兴能拥有自己的汽车，但花点时间找到适合您的车辆和合适的交易可能更为明智。在签署虚线之前，请务必询问几个在冲绳待过一段时间的人。当然，如果发动机冒烟，这可能是您不想购买该车辆的好迹象。当您开始购买新车时，请联系法律援助办公室寻求帮助和反馈。
使用人工神经的二手车价格预测
预测汽车价格在研究中引起了很多关注，因为它需要可观察到的努力和主题的专业知识。进行了各种独特的特征。 开发用于使用过的汽车定价预测的模型。 我们使用了机器学习技术，包括随机森林，支持向量机，逻辑回归和线性回归。 尽管如此，上述方法还是用于回归分析和小组工作。 通过比较几种方法的各自的性能来确定给定数据集的最佳算法。 我们必须借助算法预测最佳％，并使用适当的技术披露结果。 关键字：机器学习，分类，支持向量机和汽车价格预测。 i。预测汽车价格是一个流行而有趣的问题。 根据该机构获得的信息，2014年注册的车辆中有84％用于个人使用。 自2013年以来，这个数字已上升2.7％，预计这种趋势将继续下去，并且将来的汽车会增加。 这给出了预测汽车价格更重要的挑战。 因为汽车的价格通常取决于许多独特的功能和元素，所以准确的汽车进行了各种独特的特征。开发用于使用过的汽车定价预测的模型。我们使用了机器学习技术，包括随机森林，支持向量机，逻辑回归和线性回归。尽管如此，上述方法还是用于回归分析和小组工作。通过比较几种方法的各自的性能来确定给定数据集的最佳算法。我们必须借助算法预测最佳％，并使用适当的技术披露结果。关键字：机器学习，分类，支持向量机和汽车价格预测。i。预测汽车价格是一个流行而有趣的问题。根据该机构获得的信息，2014年注册的车辆中有84％用于个人使用。 自2013年以来，这个数字已上升2.7％，预计这种趋势将继续下去，并且将来的汽车会增加。 这给出了预测汽车价格更重要的挑战。 因为汽车的价格通常取决于许多独特的功能和元素，所以准确的汽车根据该机构获得的信息，2014年注册的车辆中有84％用于个人使用。自2013年以来，这个数字已上升2.7％，预计这种趋势将继续下去，并且将来的汽车会增加。这给出了预测汽车价格更重要的挑战。因为汽车的价格通常取决于许多独特的功能和元素，所以准确的汽车
新的但使用了：电动汽车过渡和全球二手车交易
二手车的进出口经常报告，尤其是出口。来自不同来源的数据之间存在巨大差异，因此很难以经验为基础决策。追踪二手车的能力对于强制对其出口或进口并提高交易车辆质量的限制至关重要。可追溯性有助于通过扩展生产者的责任确保正确处理旧车，并监视寿命末电池及其高价值关键材料组件的处理。二手车出口的可追溯性还有助于选择回收和处置服务的最佳位置。政府应通过跟踪专用数据库中的车辆相关信息来改善报告。这些应该记录乡村车辆的注册，并与车辆识别号以及有关动力总成和排放性能的基本信息。此外，还需要更好的执法来跟踪何时在跨境进行交易的车辆。
最初发表于：Eckhardt, Sven；Sprenkamp, Kilian；Zavolokina, Liudmila；Bauer, Ingrid；Schwabe, Gerhard (2022)。人工智能能否帮助二手车经销商在数据驱动的二手车市场中生存？在：DESRIST 2022：第 17 届信息系统和技术设计科学研究国际会议，美国佛罗里达州圣彼得堡，2022 年 6 月 1 日至 2022 年 6 月 3 日，南佛罗里达大学。DOI：https://doi.org/10.1007/978-3-031-06516-3_9
摘要。二手车市场以不可信和不正当而闻名。经认证的数据已被证明有助于缓解信息不对称，这是不可信市场的主要因素之一。近年来，越来越多的二手车经销商在这个竞争激烈的数据驱动市场中难以生存。在本研究中，我们对二手车经销商进行了 12 次采访，并与瑞士最大的汽车公司之一 AMAG 集团的员工和高管举行了几次会议和研讨会。这让我们深入了解了二手车经销商当前的问题以及人工智能如何提供帮助。这些问题可以归结为高交易成本问题及其子类别。在利用人工智能降低交易成本的过程中，出现了新的次要问题。人们需要信任证书、分析和预测。此外，数据和分析需要透明和可理解，并且必须解决隐私问题。这项研究的意义是多方面的。首先，我们定义二手车市场上二手车经销商面临的问题，并介绍人工智能方法在当前数据驱动的二手车市场的应用。随后，我们强调人工智能需要遵循以人为本的视角，并以信任为设计理念。
2024 表格 8936 说明
• 满足后面“二手车清洁车辆认证和其他要求”中讨论的某些额外要求。二手车清洁车辆认证和其他要求一般来说，对于二手车清洁车辆（合格的燃料电池机动车除外），车辆必须由合格制造商制造。合格制造商是与 IRS 达成书面协议的制造商，根据该协议，制造商同意定期向 IRS 提交书面报告，提供车辆识别号 (VIN) 和有关其二手车清洁车辆的其他信息。这些报告中包含的信息和认证将有助于确定哪些车辆符合二手车清洁车辆抵免的资格。我们也鼓励合格燃料电池汽车的制造商提交这些报告。
2021 年综合可持续发展报告 - GT Capital Holdings
日本最大、领先的汽车保修提供商 Premium Group Co. Ltd. 的全资子公司。它也是 GT Mobility Ventures, Inc. 的重要战略合作伙伴。该公司通过提供高质量的车辆检查服务和二手车保修来满足二手车市场的关键需求。该公司使用涵盖外部、内部、发动机、变速箱和电子设备的 200 点全面车辆检查程序，可以认证所买卖二手车的质量，还可以为符合条件的车辆提供保修服务。这些服务将在菲律宾创建一个更加透明的二手车市场，为二手车买家和卖家提供明确而公平的价值主张。它将增强 GT Capital 在汽车价值链中的影响力。
2000沃尔沃车站旅行车蓝色书籍价值
请与我们的支持团队联系以寻求您的问题。我们的工程师正在调查事件编号：18.9E89EF50.1738453940.D00C80D。可以通过此平台进行研究和新的汽车价值，交易价值，评级，规格和照片。我们代表16,000多名新车经销商，并代表他们在政府分支机构，制造商，媒体和公众面前代表他们。在安全气囊死亡后沃尔沃（Volvo）在爆炸充气器触发的召回中增加了大约195,000辆汽车后，了解了更多的通用沃尔沃召回较老的汽车。召回现在包括V70和…Sean Tucker，2021年10月22日，橙色书籍价值（abv）是一种算法定价引擎，建议二手车，自行车和踏板车的市场价值。它用于确定车辆的公平市场价格，帮助卖方设定公平价格，买家获得了巨大的价值。OBS服务是由Sandeep Aggarwal建立的，作为Droom的一部分。主要目标是提供公正的二手车价格指南，该指南通过专有技术和数据科学来确定二手车，自行车和踏板车的公平市场价格。为什么要出现？obv使用科学方法来实时计算二手车的当前市场价值。它提供了有关二手车定价的可靠数据，帮助买家做出明智的决定。无偏见的结果可帮助卖家为其车辆设定有竞争力的价格。它如何工作？要获取二手车的公平市场价格，请执行以下简单步骤：选择您要购买或出售车辆，然后选择类别（汽车，自行车或踏板车）。接下来，选择产品参数，例如Make，Model，Year和Trim。车辆和驱动公里数的状况也影响其价值。您将通过Obv获得二手车的确切估值。橙色书籍价值（abv）方法论是印度二手车，自行车和踏板车的高级算法和基于数据科学的评估工具。它为二手车提供了公平的定价指南，帮助买卖双方确定其产品的市场价值。对于银行和非银行金融公司（NBFC），明显通过提供有关当前二手车估值的实时数据来促进准确的贷款批准。与其他定价引擎不同，ABV使用专有数据科学方法和最新技术来根据导致价值贬值的因素来计算二手车，自行车和踏板车的正确定价。这些因素包括车辆的制造，型号，修剪，里程和物理状况，包括磨损，凹痕和重大维修工作。在明显的方法论中，维护良好的车辆得分较高，从而带来了更好的市场价值。估值工具根据以下参数分配评分：非常适合健康车辆，非常适合那些需要次要维修的人，适合需要中等维护的人，并且对于有重大问题的车辆来说是公平的。Orange Book Value的高级算法方法可确保准确的定价，使其成为买卖双方，卖方，银行，NBFC和保险公司的重要工具。
对农业收益率预测中使用的最先进的机器学习算法的评论
如今，整个社会都进入5G时代。5G技术支持许多应用程序方案，从移动Internet扩展到移动网络的事物扩展[1]。同时，政府将支持建立高速，移动和安全的下一代信息基础设施。5G时代的无人驾驶技术正在变得越来越先进，并且电动汽车广泛使用，这导致了必须处置市场中大量汽车（被废弃或以二手车出售）。因此，选择了该项目，使用机器学习的知识来预测二手车市场的交易价格，以更有效地掌握二手汽车市场状况。预测可以帮助有二手车的意志的人进行参考。选择机器学习模型的原因是很难进行预测，并且很难找到用于预测的变量与预测变量之间的关系[2，3]。但是，某些机器学习模型可以以非常简单的方式解决此问题[4]。本文使用三个预测模型，即XGBoost [5]，支持向量机（SVM）[6]和Neural Network [7]来估计二手车的交易价格，然后比较预测效应。
Ryder-Investor-Overview-June-June-2024.pdf
我们的前瞻性陈述还包括我们对剩余价值估计值对收益和折旧费用的影响的估计，部分基于我们目前对基于多年趋势的剩余价值和赚钱设备的使用寿命的评估，以及我们对预期的近期和长期二手车市场的销售。各种因素，其中许多因素不在我们的控制之外，可能导致剩余价值估计与实际使用的车辆销售定价不同，例如二手车的供应变化；市场条件下的波动；车辆技术的变化；竞争对手定价；监管要求；驾驶员短缺；客户要求和偏好；以及基本假设因素的变化。