按地区浏览世界幸福报告 对你来说幸福是什么? 联合国成员国通过其2012年启动的可持续发展解决方案网络(SDSN),已开始量化世界各国的幸福感,以期收集有助于实现可持续发展目标的信息( SDGs)。 这个过程被称为《世界幸福报告》,在可预见的将来,每年都会有一份新报告提交。 对于联合国来说,量化幸福感涉及测量和汇总6个解释性因素。 这些因素的总和称为“幸福分数”。 联合国已同意的6个解释性因素是: 人均国内生产总值 社会支持 健康预期寿命 自由选择生活 慷慨大方 腐败感。 联合国之所以选择这些因素,是因为最新的研究表明,这6个因素可以最准确地解释各国在生命评估方面的差异。 这六个因素并不是要被解释为特定的因果关系,而是要被理解为与一个国家的幸福和福祉相关的事实。 在新兴的幸福与幸福科学中,它们被视为值得信赖的指标。 (《 2019年世界幸福报告》常见问题解答) 目标: 我想知道
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OilMap-Web :world_map: :oil_drum: :glowing_star: 使用OilMap可视化国家地图上的石油数据 OilMap是一项独立的计划,旨在监视全球的石油和天然气行业,以提高决策和投资的透明度和问责制。 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息,请参阅文件。 作者 Roque Leal-初步工作 社区 资质认证 ODI- *开放数据证书* -ODI 致谢 MapBox-地图-MapBox 灵感-大赦溢油-MapBox Labs
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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。
2022-05-10 16:13:02 962KB Machine Learning WHO (World
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