从那里，我们继续开发更多的功能，考虑到任何特定的目的地，停车位置的分散，日时钟和日期依赖的停车（例如，如果用户在清晨接近目的地，但是更远的繁忙时间？），历史停车数据等。

　　以这一点为基础，研究员进一步开发了更多的特征，将目的地的特殊性、停车位的分散、决定停车难问题的时间和日期、历史停车数据等都考虑了进来（例如，如果用户在早上停车离目的地比较近，但是在更繁忙的时候，只能停得远一些，会怎么样？）最终，他们得到了近20个不同的特征、4个模型。接下来就是调整模型性能了。

　　模型选择&训练

　　针对这些特征，研究员使用了一个标准的回归机器学习模型。这种选择有几个原因：首先，逻辑回归的原理是大家所熟知的，并且，开奖，在训练数据中，它对噪音是有弹性（resilient）的；第二，很自然地，可以将这些模型的输出解释为停车难的概率，然后可以将其映射成描述性术语，如“停车位有限”或“轻松停车”；第三，很容易理解每个特定特征的影响，这使得验证模型是否合理更加容易。例如，当我们开始训练时，我们许多人认为上述“蛛丝马迹”的功能将是“silver bullet”（良方），可以解决所遇到的难题。让人吃惊的是，情况根本不是这样，事实上，它是基于停车位置的分布特征的，这是停车难的最有力的预测之一。

　　结果

　　谷歌在官方博客中写道：使用我们的模型，我们能够生成关于任何地点和时间的停车难度的估计。下图给出了我们的系统的输出的几个例子，用于提供给定目的地的停车难度估计。例如，星期一上午，整个城市停车都是困难的，特别是在最繁忙的金融和零售区。在星期六晚上也很困难，但主要是在餐馆和景点地区。

　　谷歌的研究员说：“我们很高兴有机会根据用户反馈继续提高模型质量。如果我们能够更好地了解停车难度，我们将能够开发新的和更智能的停车辅助系统， 对于ML的未来应用，我们都很兴奋，希望AI能带来更让人享受的交通体验。”

　　Google Earth将开源

　　春节期间，谷歌还宣布了另外一件事：2017年1月30日，Google官方博客将开放源 Google Earth 企业版（GEE）。这一企业产品允许开发人员构建和托管自己的私有地图和3D地球仪。在这个版本中，GEE Fusion，GEE Server和GEE Portable Server源代码（全部470,000+行！）将于3月份在 Apache2 许可证下在GitHub上发布。

　　Google是在2015年3月宣布弃用和终止企业版销售。

　　为了给客户足够的时间过渡，Google提供了两年的维护期，这一维护期将于3月22日结束。Google称，开源GEE将给予客户社区继续改进和推进该项目。Google表示， Google Earth Enterprise客户端、Google Maps Java API V3 和Google Earth API并不开源。

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