AI-Challenger-Plant-Disease-Recognition 农作物病害检测 详情请见 环境配置 python==2.7 tensorflow==1.2.1 使用方法 更改 plot.py 脚本中路径，运行该脚本，可以绘出数据分布的直方图 下载预训练模型 更改 plant_disease.py 中的输入文件路径，输出文件路径，预训练模型文件路径 在 code 路径下直接运行 python plant_disease.py 训练完成后会直接使用训练得到的参数预测 testA 数据集，生成可以用来直接提交的 json 文件 大佬开源分享 框架：pytorch 最终成绩：0.875 框架：keras 最终成绩：0.88658 其他 Label ID Label Name 0 apple healthy（苹果健康） 1 Apple_Scab general（苹果黑星病一般） 2

心脏病是人类健康的头号杀手，每年全世界有1/3的死亡人口是由心脏病引起的，在我国每年有几十万人死于心脏病，通过体检数据建立一套心脏病预测系统是非常实用的。 一共两数据heart-disease.names cleveland.data new.data

心脏疾病数据集的数据分析 我在Kaggle网站心脏病数据集上使用R进行了数据分析。 可在此处获取分析的pdf版本。 如果有问题，请发表评论，并帮助我改善代码并学得更好。 该分析包含：单变量分析，PCA和聚类

心脏病预测 Heart Disease prediction using 5 algorithms - Logistic regression, - Random forest, - Naive Bayes, - KNN(K Nearest Neighbors), - Decision Tree then improved accuracy by adjusting different aspect of algorithms. 最终决策树 数据集来源（） 数据集创建者： 匈牙利心脏病研究所。 布达佩斯：医学博士Andras Janosi 瑞士苏黎世大学医院：医学博士William Steinbrunn 瑞士巴塞尔大学医院：医学博士Matthias Pfisterer VA医疗中心，长滩和克利夫兰诊所基金会：Robert Detrano，医学博士。 数据集信息： 该数据库

棉花植株病害预测-深度学习 问题识别 由于主要的棉花疾病，棉花的产量在过去一年中逐渐减少，这严重影响了棉花的生产，从而影响了一些常见的疾病，例如虫害，木炭腐烂等。 如果农民了解生长初期受感染和患病的植物，以便农民可以使用农药和不同的医疗设备在植物上撒药，并使作物免受疾病的侵害，问题将得到解决。生产的早期阶段。 目标自动系统设计为使用卷积神经网络检测棉花植物叶片的病害。 入门 该项目分为以下步骤： 导入库和数据模型的建立和测试 导入库和数据 导入库： Jupyter NoteBook（Google Colab）使用Keras，NumPy和Matplotlib库构建模型。 资料集： 棉花工厂数据集是由加利福尼亚大学欧文分校维护的机器学习存储库。 数据集包含2,310个病棉叶，病棉植物，新鲜棉叶和新鲜棉植物的样本。 它包含训练，验证和测试图像，这些图像用于建立模型来预测棉花植物是新鲜

em算法matlab代码用于帕金森氏病分析的神经退行性疾病进展模型 袁洲 介绍 帕金森氏病（PD）的进展可使用从活着的PD受试者收集的DaTscans进行研究，该数据可反映大脑纹状体中多巴胺转运蛋白的密度，从而测量PD受试者中剩余的多巴胺能神经元的可用性。 PPMI数据集提供449位在基线，第1年，第2年，第4年和第5年收集了DaTscans的受试者。对数据集进行预处理后，剩下的365位受试者的纹状体结合率（SBR）为4个区域计算：左尾状（LC），左壳核（LP），右壳核（RP），右尾状（RC）。 通过将线性动力学系统（MLDS）的混合物应用于此纵向数据集，我们发现了3种对应于不同进展速度的亚型。 该存储库包含此MLDS算法的Matlab实现。 如果您发现某些代码有帮助，请引用相应的论文。 周洋，Tagare，HD，“使用DaTscan影像对早期帕金森氏病进行贝叶斯纵向建模”，国际医学影像信息处理会议，香港，2019年（） Zhou，Y.，Tinaz，S.，Tagare，HD，“使用DaTscan图像对早期帕金森氏病进展进行稳健的贝叶斯分析”。 IEEE Transactions on

心脏疾病预测 来自Kaggle的心血管疾病数据集-用于培训。

利用机器学习进行心血管疾病预测 使用10倍交叉验证，在UCI数据集上集成了5种机器学习分类算法的应用。 分析并比较了基于准确性，灵敏度，特异性，ROC曲线和AUC的每种算法。 可视化混淆矩阵，ROC曲线，用于比较所有算法。

使用步态分析进行帕金森氏病检测 对帕金森氏病（PD）患者和对照对象的步态分析已进行分析，以显示PD患者和对照对象的差异。 使用Phisonet的Gaitpdb数据库提供的数据（已在对象的每只脚上使用8个传感器来计算垂直地面反作用力（VGRF）），已使用7个统计函数执行了数据压缩，以获得数据的代表性图像。 统计函数（最小值，最大值，均值，中位数，标准差，偏度和峰度）已用于将超过300万个元组压缩为310个元组。 最后，各种机器学习技术已应用于转换后的数据集，以执行帕金森氏病的检测。 使用Logistic回归，决策树，随机森林，SVM（线性内核），SVM（RBF内核），SVM（多核）和k最近邻居进

Detection of Alzheimer's disease and mild cognitive impairment based on structural volumetric MR images using 3D-DWT and WTA-KSVM trained by PSOTVAC