谁更易恢复体形？
机器学习
2020-12-18 v1
摘要
本实证研究估算了 2013 年柬埔寨严重洪水周边时段的韧性（适应能力）。我们使用近 120 万小额金融机构（MFI）客户数据并采用无监督学习方法。我们的结果凸显了通过更好理解基于 MFI 客户特征以及支持更强适应性的个人选择或情境，哪些地区可能更具或较不具韧性，从而开发韧性的机会。我们也讨论了该方法的局限性。
引用
@article{arxiv.2012.09617,
title = {Who is more ready to get back in shape?},
author = {Rajius Idzalika},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.09617},
year = {2020}
}
备注
Presented at NeurIPS 2020 Workshop on Machine Learning for the Developing World