医疗保险费用预测器 该项目预测个人的医疗保险费用。 该模型通过考虑人的年龄,性别,bmi,孩子的数量以及个人是否吸烟来预测成本。 为什么使用此数据集? 我选择此数据集是因为预测个人的医疗保险费用将帮助保险公司选择价格,银行相应地发放贷款,并且,个人将了解有关保险费用和计划其财务状况的费用因此。 使用的算法 线性回归已用于训练模型。 80%的数据集已用于训练数据集,而20%的数据已用于测试。 绘制数据后,可以看到该图是一条直线。 因此,已使用线性回归。 该模型的方差得分约为0.80。 如果模型的方差得分大于0.60,则认为它是一个好的模型。 使用的Python库 熊猫-用于查看和处理数据 matplotlib-用于绘制数据 numpy-将数据分为两部分,一部分进行训练,另一部分进行测试 sklearn-用于应用线性回归和训练模型 tkinter-制作GUI 数据集来源 该数据集取自ka
2023-02-21 23:29:27 19KB Python
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摘要:心理疾病没有显著的外在特征,如何正确评价一个人的心理是否健康还相当困难。本文在分析心理健康标准的基础上,运用模糊数学的聚类分析法,提出了一种新的评价心理健
2023-02-21 20:24:41 256KB 首发论文
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matlab 生活预测检验代码CPDI-提交-存储库 与 Scherrer 等人相关的分析和手稿。 阿尔。 2018年 欢迎使用我们 R 实现预测 CPDI 的机械模型的 README 文件,该项目的源代码可以在以下地址找到: 该存储库包含用于分析手稿“水上遥测系统性能的深度和范围相关变化:理解和预测声学标签-接收器对对近距离检测干扰的敏感性”的脚本。 PeerJ 6 (2018):e4249。 '分析/代码/分析和数字 - CPDI Paper.R' 以及包含在 R 和 matlab 中实现预测 CPDI 模型的函数的脚本文件。 R 脚本:“已实现分析/代码/机械模型 - R/机械 CPDI 模型.R” MatLab 文件:“分析/代码/机械模型实现 - MATLAB/机械 CPDI 模型.m” 安装后重新创建稿件分析应该相对简单 如脚本注释部分所述,对于像您这样的用户来说,有两个主要功能。 "分析/代码/predict_cpdi_interference() rank_receiver_depths() 入门 这些说明将为您提供一份项目副本,并在您的本地机器上运行,用于开发和测试目
2023-02-21 18:33:07 144.87MB 系统开源
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该资源使用python语言,实现了从连镓网站爬取数据的功能 并将爬取到的数据存储到文件夹,可以利用其进行进一步数据分析、可视化 也可以利用其进行房价预测等任务的数据集 本资源爬取了房源的价格、小区名、楼层、建筑面积、户型结构、套内面积、装修情况等等详细的房源相关描述的数据 如果有相关需求,大家可以使用该项目爬取数据进行数据分析,也可以使用本人已经爬取到的数据直接进行进一步处理
2023-02-21 15:56:31 682KB Python 爬虫 房价预测
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目前,许多城市都推出了租赁自行车,以提高出行舒适度。重要的是,在适当的时间向公众提供租赁自行车,因为它缩短了等待时间。最终,为城市提供稳定的租赁自行车供应成为一个主要问题。关键部分是预测每小时所需的自行车数量,以稳定租赁自行车的供应。 The dataset contains weather information (Temperature, Humidity, Windspeed, Visibility, Dewpoint, Solar radiation, Snowfall, Rainfall), the number of bikes rented per hour and date information. Attribute Information: - Date : year-month-day - Rented Bike count - Count of bikes rented at each hour - Hour - Hour of he day - Temperature-Temperature in Celsius - Humidity - % - Wind
2023-02-21 12:53:33 725KB python
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研究高尔夫球在任何 3D 表面上弹跳和滑动的动力学。 使用遗传算法的轨迹优化。 有关更多信息,请参阅 github。
2023-02-21 10:09:07 2.29MB matlab
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使用Matlab 实现 Bp神经网络实现数值预测 案例
2023-02-21 01:08:43 31KB matlab
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(1)时序预测(2)绘制预测值和真实值对比曲线(3)绘制真实值和预测值的误差对比曲线(4)可以通过更改参数显示多个预测
2023-02-21 00:03:22 5KB 神经网络预测
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针对传统永磁同步电机速度预测控制系统的价值函数速度与电流项权重系数难以确定,且 采用遍历方式选择控制电压矢量导致计算量大这 2 个缺点,提出一种基于期望电压矢量的快速速 度预测控制方法。 利用泰勒级数对电机速度模型进行离散化,获得期望电压矢量;将价值函数中转 速和 d 轴电流的误差项均转化为电压量纲,避免了权重系数的调整;利用 Clark 变换计算期望电压 矢量的角度,得到期望电压矢量所在的局部扇区。 将构成该局部扇区的基本电压矢量作为备选电 压矢量,代入价值函数计算,令价值函数最小的备选电压矢量作为控制电压矢量调节逆变器。
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针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测
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