人工智能在二手车特征及价值评估中的应用研究
随着人工智能的发展，二手车特征及价值评估通过人工智能涌现出速度快、并行处理量大、准确度高的通用能力，在二手车交易、金融、保险的商业场景中价值凸显。本文首先研究了个人在二手车价值评估中客观存在的传统计算方法，有限历史成交经验和记忆容量受限的痛点。随后，探讨了人工智能的单体原理及应用前景，提出了基于人工智能的二手车特征及价值评估的科学应用，包括数据挖掘、特征预处理、数据编码、模型计算等，同时分析了机器学习方法包含线性、深度学习、决策树、神经网络等回归、分类算法及引用案例；最后，展望了人工智能在二手车特征及价值评估中赋能及解决个人痛点的价值。
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