machine learning

オークンの法則はインドネシアの県ごとに著しく異なり、成長ショックは近隣地域へと波及します——地域の実情に合わせ調整された労働政策が求められます。

新たなビッグデータ源、カンボジア社会経済調査、機械学習の手法を用いて、カンボジアの多次元貧困を予測しマッピングします。

本稿は、教師なし機械学習の文献における近年の発展を取り入れ、GDPを超えた文脈で各国間の収束仮説を再評価します。分布に基づくクラスタリングアルゴリズムを適用すると、三つの局所的な収束クラブの形成が示唆されます。