下载的libsvm中的heart_scale在matlab下是不可用的，这个是在matlab下可以用的heart_scale

influxdb-cpp InfluxDB 的仅标头 C++ 查询和编写客户端。 支持版本： InfluxDB v0.9 ~ 1.7 在使用其他版本时检查自己。 为什么要使用 influxdb-cpp？ 非常小： 不到 300 行，只有 10KB+。 易于使用： 它旨在无需额外研究即可使用。 易于组装： 只需要包含一个很小的头文件。 无依赖： 除非 STL 和 std C 库。 例子 使用前 在使用之前你应该做的非常简单的事情只是： # include " influxdb.hpp " 写作实例 您应该在编写系列（指标）时参考。 measurement[,tag-key=tag-value...] field-key=field-value[,field2-key=field2-value...] [unix-nano-timestamp] 您可以根据以下示例快速开始

TikTok-意见-博特 初学者视频-Windows可用 如果您是初学者，请在此存储库中星标，请关注我，并在电子邮件上向我发送屏幕截图，我将向您发送视频，其中将向您展示解决错误和执行操作所需的操作让它起作用。 问题 泛型 如果遇到问题，可以在创建。 TabError：缩进中的制表符和空格不一致使用 如果遇到此错误，请尝试下载并使用 ，如果还有其他问题，请在创建。 在查看有关它的问题。 TikTok观看Bot和关注者 要求 您必须下载Selenium（可以使用pip）和 用法 打开Bot.py（如果使用，则打开Bot_For_Bugged.py） 转到136行 用您的chromdriver路径

心音-深度学习 该项目旨在在低功耗ARM处理器（例如在树莓派上找到的处理器）上运行。 目的是将该软件打包到一个小型硬件设备中，发展中国家的护理工作者可以使用该设备来检测心脏病的早期发作。

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。

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心脏病检测Web应用程序 该存储库包含为此Web应用程序项目开发的所有代码文件。 这是一个作为Web应用程序部署的机器学习项目。 预览： ： 目的：该项目旨在开发一种机器学习模型，该模型可用于根据给定的医学报告数据预测患有心脏病的患者。 编程语言：Python3 图书馆：Sklearn，Pandas，NumPy，Matplotlib，Seaborn等 Web框架：Python中的Flask Web框架 部署：Heroku 使用的技能：编程，数据分析，机器学习算法知识，数据结构和算法知识，Web开发。 该存储库的文件介绍， “ heart.csv”是从UCI机器学习存储库中获取的数据集。 “ model.py”是用于开发机器学习模型的python脚本。 在可用数据集上对“ knn_model.py”进行训练后，将其保存为ML模型。 “ app.py”具有开发Web应

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心衰预测 预测您的心力衰竭风险是正常还是严重 文件夹结构：用于创建网站的static-css文件和图像。 模板-html文件。 app.py-用于HTTP请求的python flask服务器。 heart.csv-用于模型训练的数据集。 heart.py-使用模型创建的代码。 heart_pickle-我们最终的训练模型。 项目中使用的工具：python numpy flask服务器pandas sklearn用于构建jupyter笔记本和sublime文本。 html和CSS。

Heart Disease UCI数据集，关于该数据集的详细信息可以参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/120196857