细节增强的matlab代码DMFLDA2 这是一个深度学习框架，可通过整合线性和非线性特征来增强用于预测lncRNA-疾病关联的传统矩阵分解方法。 要求 tensorflow == 1.3.0 numpy == 1.11.2 scikit-learn == 0.18 scipy == 0.18.1 用法 在这个GitHub项目中，我们提供了一个演示来展示DMFLDA的工作原理。 在data_processing文件夹中，我们提供了我们在研究中使用的以下数据集。 lda_interMatrix.mat是具有matlab格式的原始lncRNA-疾病相互作用矩阵。 它的形状是577个lncRNA x 272种疾病。 matrix.npy是numpy格式的lncRNA-疾病相互作用矩阵。 data.pkl用于存储采样的正样本和负样本。 u_feature.npy是我们研究中使用的SVD技术的U矩阵，其形状为577x64。 v_feature.npy是我们研究中使用的SVD技术的V矩阵，其形状为272x64。 在我们的演示中，我们提供了留一法的交叉验证来评估我们的模型。 您可以使用cross_v

如遇到安装调试问题：会在3小时候内及时回复 本课题的研究与设计，也正是辅助的解决人们心理疾病健康问题。目前心理测评的相关系统普遍存在着内容固化，缺乏一定的组织管理等问题，为了提供更加完善的心理疾病咨询服务，本课题利用Java技术进行心理疾病咨询与治疗辅助系统的开发，通过用户自我测评结果，提高心理疾病的认识，从而解决心理健康问题。 本系统采用springboot极速开发框架，持久化数据库使用mysql，Tomcat作为服务器服务端，用到的集成开发工具有idea和微信小程序。

介绍了一种多层网络的传播模型，里面包含相关代码和数据集。

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9番茄病害检测与分类（准确度94％） 番茄是印度饮食中不可分割的一部分，这就是为什么在2020财年印度番茄产量超过2100万吨的原因。 但是，如果番茄田受到恶意疾病的保护，甚至会进一步推高这一数字，这将给农民造成金钱和时间方面的严重损失。 为了解决这个问题，我创建了一个深度学习模型，该模型能够识别健康的番茄植物和9种最有害和流行的番茄病，这些病包括细菌斑，早疫病，晚疫病，叶霉病，棕褐色斑病，蜘蛛螨，目标点，黄叶卷曲病毒和番茄花叶病毒。 使用的图书馆 张量流 凯拉斯 脾气暴躁的 大熊猫 Matplotlib 脾气暴躁的 球状 介绍 我创建了一个深度学习模型，该模型可以有效地识别九种番茄疾病。 该模型以常规图层为核心进行特征提取，并使用密集图层进行分类任务。 对模型进行了10个时期的训练，批次大小为574。用于模型训练的数据集是从Kaggle（ ）下载的。 数据可视化 健康 九种疾病

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心血管疾病是全球死亡的主要原因之一，在世界范围内日益引起社会关注。 随着技术的出现，机器学习和可穿戴技术的融合为医学领域带来了巨大的好处，它提供了高度准确，可靠和强大的无缝解决方案。 通过早期发现并降低医疗成本，这使患者社区受益。 以及为医学博爱提供有效，可扩展，准确和可靠的预测系统。 本文对用于各种心血管疾病的预测/分类的机器学习算法进行了广泛的调查。 我们将介绍各种模式的见解，例如心音，电子健康记录，生理信号和CT图像，以成功检测出心脏病，并且还将介绍流行的机器学习系统，模糊系统，混合系统的亮点。 从这篇评论中可以注意到，SVM已被广泛使用，随后是神经网络和集成技术。 通过集成技术，其次是SVM和CNN，可以达到95％以上的最高准确度。

眼网 机器学习算法框架（SVM + DNN）已在CompBio 2018的ICML-IJCAI研讨会上接受 EyeNet包含用于医学信息学和机器学习研究的机器学习模型和疾病标签 参考 如果您觉得这对您的工作有用，请考虑引用以下参考资料： @article{yang2018novel, title={A Novel Hybrid Machine Learning Model for Auto-Classification of Retinal Diseases}, author={Yang, C-H Huck and Huang, Jia-Hong and Liu, Fangyu and Chiu, Fang-Yi and Gao, Mengya and Lyu, Weifeng and Tegner, Jesper and others}, journal={arXiv

在当今时代，检测和预测任何疾病非常重要，为什么要这样做，因为每个人都忙于日常生活，没有人关心自己的健康，也没有人遵循适当的饮食，这种鲁leads的行为会导致多种疾病。 在所有疾病中，心脏病是一种非常严重的疾病。 心脏病的主要原因之一是吸烟，饮酒和缺乏运动等。WHO（世界卫生组织）记录说，有3100万人死于CVD（心血管疾病）。 因此，有必要在心脏病发作之前对心脏病进行预测。 有大量来自医疗保健行业和医院的数据，但是像医生或医学专家这样的人却无法分析这些数据，因此机器学习可以分析大量数据并提供更好的结果。 过去几年的研究人员发现，机器学习在分析数据方面非常有效，因此我们提出了几种机器学习算法，例如人工神经网络（ANN），随机森林（RF），逻辑回归，K近邻（KNN） ），朴素贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），决策树（DT）等来预测心脏病。 并且在本文中，我们获得了各种机器学习算法的结果，并进行了比较。