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HeartDisease:心脏病分类
心脏病 心脏病分类。 这是Neural Net Studios的第一个神经网络。 数据: :
2024-06-26 14:57:04
4KB
Python
1
心脏病数据集(UCI+Kaggle).zip
心脏病数据集,详细内容可参考文章:https://wendy.blog.csdn.net/article/details/120196857 UCI Heart Disease Dataset.csv是对官网数据集做处理后的数据集,heart为Kaggle数据集。
2023-10-18 11:40:49
9KB
python
1
心脏病拓展数据集.zip
心脏病拓展数据集.zip,可参考文章:https://wendy.blog.csdn.net/article/details/129042377
2023-05-15 20:32:55
5.8MB
大数据
python
1
心脏病预测分析.ipynb
心脏病预测分析.ipynb
2023-04-12 11:49:36
1.15MB
1
心脏病数据集(30万条,表格数据)
心脏病数据集(30万条,表格数据),经过数据清洗。 数据格式:Excel表格 包括的属性信息:HeartDisease BMI Smoking AlcoholDrinking Stroke PhysicalHealth MentalHealth DiffWalking Sex AgeCategory
2023-03-27 14:16:17
24.02MB
心脏病
数据集
表格数据
深度学习
心脏病数据集(kaggle).zip
心脏病数据集.zip
2023-03-16 10:05:31
3KB
kaggle
python
1
Heart-Failure-Classifier-with-Python:这是kaggle提供的一项任务,其中包括创建一个分类器算法,该算法可以使用血液信息和其他一些功能来预测心脏病发作
Python心脏衰竭分类器 这是kaggle提供的一项任务,其中包括创建一个分类器算法,该算法可以使用血液信息和其他一些功能来预测心脏病发作。 在这个项目中,我尝试了3种不同的机器学习模型,即随机森林分类器,SVC和Logistic回归器,其中两个在数据框中运行良好,但是SVC无法正常工作,因此我决定将其从笔记本中删除,在这个项目中,我专注于数据分析,但是缺少功能工程。 同样在这个项目中,我还没有开始使用github,所以我再次希望你理解这一点并下载数据以运行代码。
2023-01-04 19:45:22
170KB
JupyterNotebook
1
心脏病预测的比较分析-研究论文
数据挖掘(有时称为知识发现)是从不同角度分析数据并将其总结为有用信息的过程。 数据挖掘技术用于医学领域的各种用途。 该技术主要用于从数据集中预测疾病。 在本文中,我们将结合各种论文的结果来分析心脏病的最佳有效率。 各种心脏病患者的数据集用于这项研究工作。 本调查论文使用的各种数据挖掘技术是分类、聚类、模糊系统和关联规则来预测心脏病。 通过使用数据挖掘技术,在医学领域,可以在更短的时间内更准确地预测和检测疾病。
2022-12-17 17:25:00
301KB
Datamining
Prediction
1
使用机器学习识别心脏病预测
预防心脏病变得非常必要。良好的数据驱动的心脏病预测系统可以改善整个研究和预防过程,确保更多的人可以过上健康的生活。这就是机器学习发挥作用的地方。机器学习有助于预测心脏疾病,而且做出的预测相当准确。 该项目涉及对心脏病患者数据集进行分析,并进行适当的数据处理。然后,训练不同的模型,并使用不同的算法KNN、决策树、随机森林进行预测
2022-12-15 23:57:03
82KB
机器学习
KNN
决策树
随机梯度下降
1
Cardiac MRI 心脏病影像数据数据集
Cardiac MRI 是心脏病患者心房医疗影像数据 ,以及其左心室的心内膜和外膜的图像标注。包括 33位 患者案例,7980张 图像。 注:作者发布的数据集是经过处理后的 Matlab 数据文件,并非原始的图像文件。
2022-12-13 21:59:36
423.24MB
医疗影像
心脏病影像
1
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