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基于Timmons模型的创业能力作用研究报告.doc
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毕业设计论文范文源码用于初创投资的机器学习方法 完整数据集可从: 抽象的 在这个项目中,实施和探索了一种将初创公司分为两类(成功和不成功)的机器学习方法。 该项目的数据集是从 Crunchbase 获得的。 它由 11 个不同的表格组成,其中包含有关初创公司、投资者、关系和创始人在生态系统中的背景以及许多其他信息的信息。 四个表被列入候选名单并合并为一个数据集。 然而,在数据转换和预处理之后,由于数据稀疏,不得不丢弃大量数据。 最终数据集由 61,716 个初创公司实例和 36 个特征组成。 还进行了特征缩放,将特征数量减少到七个,同时保持相同的预测能力。 对数据使用了五种监督机器学习算法,其中包括:决策树、支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯和多层感知器。 K-means Clustering 也被组合应用,用于提升性能。 所有机器学习算法的准确率都达到了 90% 以上。 然而,这可以归因于数据集上存在的类的偏态分布。 召回被认为是一个更重要的绩效指标,因为应该优先考虑最大限度地减少误报(将任何成功的启动错误归类为不成功)的策略(错失机会的成本非常高)。 结果表明,MLP 模型在所有其他
2021-09-28 21:59:39 16.05MB 系统开源
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创业his文档及门诊PDM资料 1.创业HIS数据库门诊pdm表结构说明,字段解释,表名介绍 2.基层医疗(门诊,住院),电子病历,平台 结构说明DOC文档
2021-09-28 14:03:34 654KB his 门诊PDM
创业HIS数据库门诊pdm表结构说明,字段解释,表名介绍
2021-09-28 14:03:34 37KB HIS 门诊pdm表结构
医疗行业--杭州创业HIS-数据库设计说明文档 内部文档,仅供大家参考学习!!!!!! 1 基层医疗 3 1.1 住院 3 1.2 病区 26 1.3 门诊 45 1.4 药房 71 1.5 药库 97 2 电子病历 119 2.1 门诊医生站 119 2.2 住院医生站 126 3 基层卫生 134 3.1 引言 134 3.1.1 目标 134 3.1.2 范围 135 3.1.3 读者对象 135 3.1.4 引用文件 135 3.1.5 术语与缩略语 135 3.2 数据库设计规范 136 3.2.1 数据库设计环境说明 136 3.2.2 数据库对象的命名规则 136 3.2.3 安全性和保密性 137 3.2.4 优化设计 139 3.2.5 性能设计 140 3.2.6 数据备份与恢复 141 3.3 数据库详细设计 142 3.3.1 基本信息物理模型 142 3.3.2 儿童保健物理模型 143 3.3.3 妇女保健物理模型 144 3.3.4 疾病控制物理模型 145 3.3.5 疾病管理物理模型 146 3.3.6 表格清单 147 4 平台 241 4.1 基层卫生部分 241 4.2 基层医疗部分 249 4.3 基本药物部分 253
2021-09-28 14:03:34 643KB 医疗行业 创业HIS
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