代码详解请看 ： http://t.csdn.cn/Bc6uq --- train.csv 为训练集 test.csv 为测试集 submit_.csv 为输出结果 PM2.5.ipynb 为代码原文件

基于元胞自动机的城市城镇用地变化的预测（Matlab完整程序和数据） 基于元胞自动机的城市城镇用地变化的预测（Matlab完整程序和数据）

蒙特卡罗模拟在周期性公司收益法估值预测中应用研究

这个资源是用基于PyTorch的框架做的，用的是AlexNet的神经网络模型，做的是花朵分类识别与预测的案例。代码很详细，容易看懂。 数据集中包含5种类别的花朵。下载运行代码时，记得把数据集的压缩包解压下来，并且改一下代码中载入此数据集时相应的路径哦~

基于深度学习的天气识别算法实现

r-kaggle-泰坦尼克号 #Titanic生存预测 该存储库包含我针对Kaggle的《泰坦尼克号生存预测问题》的一些方法。 该存储库包括用于功能选择的脚本，用于数据建模的替代策略，原始测试和训练数据集以及为其生成的可视化图。 所有代码段均以R编写。 泰坦尼克号生存预测问题 在这一普遍的挑战中，目标是根据性别，阶级，机票详细信息，年龄类别等属性来预测什么样的人可能度过泰坦尼克号灾难。 程式码范例 去做 动机 列出的示例代码中的一种方法已提交给Kaggle。 安装 数据集可以在“数据”文件夹中找到。 它包括2个分别用于培训和测试的csv文件。 train.csv（59.76 kb） test.csv（27.96 kb） 使用以下R包。 seqinr：生物序列检索和分析 e1071：统计部概率论小组的其他职能（以前为E1071），维也纳工业大学 派对：递归派对的实验室 Ame

预防心脏病变得非常必要。良好的数据驱动的心脏病预测系统可以改善整个研究和预防过程，确保更多的人可以过上健康的生活。这就是机器学习发挥作用的地方。机器学习有助于预测心脏疾病，而且做出的预测相当准确。 该项目涉及对心脏病患者数据集进行分析，并进行适当的数据处理。然后，训练不同的模型，并使用不同的算法KNN、决策树、随机森林进行预测

摘 要：本文简述了BP 神经网络的基本原理，提出了一种基于 BP 神经网络的客户流失 预测模型。实验表明，该模型的辨识精度高，能正确的对客户的需求进行评估，以减少客户 流失来提高企业的利润。 关键词：神经网络；BP 算法；客户流失；CRM

脑中风数据集，一共有3566条数据，10个字段，包含患者性别、年龄、症状、工作类别、居住类别、是否吸烟等详细数据。使用支持向量机、决策树、逻辑回归、随机森林模型，精度都可达0.95。 ================== 脑中风又名脑卒中，是颅内血管破裂或堵塞引起的脑组织坏死进而产生的一系列症状，包括脑出血、脑梗死等。若不及时治疗，患者可能会死亡；而即使治疗及时，患者也有可能会残疾。 近年来，慢性疾病如中风、缺血性心脏病、肺癌、慢性阻塞性肺病和肝癌大幅增加，已成为中国过早死亡的主要原因。中国已经成为全球中风发病风险最高的国家，其居民中风的风险率达到了39.3%。而导致中风的原因，基本和生活习惯有关，高血压、吸烟、饮酒、高钠摄入这些都是中风的危险因素。研究显示，目前中国仅有10%到20%的中风患者可在3小时内被送到医院，治疗时间越晚，患者脑部的损害就越大。 中国高中风死亡率的现状，提醒着社会应投入更多的防控措施。《中国脑卒中防治：进展与挑战》就指出，虽然在中国，中风的发病率和患病人数都远高于心脏病，但相关医疗资源的可及性和质量水平却在32个可防控疾病中排名倒数第二。因此，预防重于治疗。

论文研究-基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值.pdf,  本文基于小波-NAR神经网络技术,提出气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值的原理与方法,同时采用2000——2014年悉尼日均气温和日降雨量数据,进行气象预测与天气期权估值.结果显示:小波-NAR神经网络因灵活的非线性动态结构较好地反映了气象变化特征,其预测与估值效果优于其他模型;该天气期权价值形成中的非线性特征取决于五种经济效应.科学预测天气和估计天气期权价值,开发天气衍生品,可挖掘天气不确定性的经济价值,弱化其对天气敏感产业的影响.