应用预测建模 (Applied Predictive Modeling 中文版)

分离器 splitr是一个R软件包，用于使用HYSPLIT进行轨迹和色散建模。 我们可以从一个或多个接收器位置确定到达的空气质量的来源。 相反，可以对来自接收器位置的空气质量轨迹进行建模。 气相或颗粒物的正向和反向建模也可以从定义的位置进行。 它是帮助解释化学物质和材料在大气中如何运输，分散和沉积的方式。 此模型具有许多应用程序。 一些人模拟了水分在大气中的传输，以确定可能导致洪水事件的极端降雨位置（ ）。 同样， 提出了远距离运输的粉尘与影响美国西部云冰形成和降水过程的生物气溶胶之间的直接联系。 其他人已经成功地提高了对入侵物种扩散能力的了解，从而为保护和景观管理提供了信息（ ）。 沿着类似的路线，可以使用HYSPLIT对高风险植物病原体的长距离运输进行建模，以帮助制定植物病害管理决策，例如将杀真菌剂或杀虫剂应用于可能受影响的农业地区（ ）。 splitr允许您以快速，轻松和

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OSIC肺纤维化竞赛（贝叶斯模型） 介绍 OSIC肺纤维化进展竞赛是一项Kaggle竞赛，您需要完成预测FVC（强制肺活量）的任务，FVC与下一个146周的强制呼气量（FEV）测试中呼出的空气总量有关。 您将获得CT扫描图像，以了解过去几周的第一次相遇，元数据和信息。 方法 CT扫描处理 我们确定一个遮罩，以区分图像中的其他实体和肺部。 我用两种方法做到这一点：1）简单的像素阈值区分和2）KMeans聚类。 应用了进一步的图像处理（例如腐蚀和膨胀）以进一步区分这两个区域。 然后将识别出的蒙版应用于原始图像，以获得孤立的肺部图像。 这些操作的结果如下所示： 隔离肺部后，从生成的图像中确定像素统计信息，以用作后续模型中的特征。 确定了诸如均值，方差，偏斜和峰度之类的统计信息。 贝叶斯建模 使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样方法和变分推断来估计模型的参数。 生成模型是分层的，这意味着信息

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