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BP神经网络（马疝病数据集）
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马疝病数据集（Horse Colic Dataset）是数据挖掘和机器学习领域的一个经典案例，主要包含关于马的临床症状、治疗过程和最终结果的信息。这个数据集通常用于评估和训练分类模型，例如BP神经网络，以预测马是否患有疝...
MLProjHorseColic:CS346的项目-2020年Spring在Simmons进行数据挖掘。将许多ML模型应用于带有绞痛的马的数据集
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MLProjHorseColic 该项目是CS346的项目-2020年Spring在Simmons进行数据挖掘。将R中的许多ML模型应用于带有绞痛的马... ＃数据源数据集上的变量信息-variableinfohorses.Rmd 源数据-horse-colic.data，horse-colic.test
Supplements2021:显式评估多原子Boltzmann碰撞算子
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Milana Pavic-Colic, Department of Mathematics and Informatics, University of Novi Sad, milana.pavic@dmi.uns.ac.rs Manuel Torrilhon, Applied and Computational Mathematics, RWTH Aachen University, mt@a.
机器学习入门算法合集，手把手带你玩转机器学习，掌握数学建模要诀
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机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN近邻(k-nearest neighbors)分类预测 机器学习入门算法（四）: 基于支持向量机的分类预测 机器学习入门算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测 ...
疝气症预测病马死亡率
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代码可能会包含导入相关库（如`pandas`、`numpy`和`sklearn`）、读取数据（`horse_colic_train.txt`、`horse_colic_test.txt`）和处理数据（如缺失值处理、特征工程）的代码，以及训练Logistic回归模型和评估模型...
机器学习经典二分类数据集——马疝病数据集.zip
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马疝病数据集是机器学习领域中一个经典的二分类问题，常用于教学和研究。...疝病是一种对马匹健康威胁极大的疾病，早期识别和治疗至关重要。以下将详细介绍数据集及其在机器学习中的应用。 数据集通常由多个特征组成，...
Logistic回归来预测患疝气病的马的存活问题。
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原始数据集下载地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Horse+Colic 这里的数据包含了368个样本和28个特征。这种病不一定源自马的肠胃问题，其他问题也可能引发马疝病。该数据集中包含了医院检测马疝病的...
Logistic regression.rar
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在本压缩包中，我们找到了与《机器学习实战》这本书相关的Logistic回归案例，主要关注的是预测疝气病症（horse colic）对病马死亡率的影响。 1. **Logistic函数与概率模型**：Logistic回归的核心是sigmoid函数，即`...
logistic回归二分类的python实现博文的数据
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这些文件可能包含了关于马匹肠绞痛（horse colic）的数据，包括多个特征和一个二分类标签（是否有病）。为了处理这些数据，我们需要使用Pandas库加载和预处理数据。 1. 数据加载： 首先，我们需要导入Pandas库并...
logistic回归数据集
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在这个数据集中，我们可能面临的是一个二分类问题，比如通过马匹的特定生理指标来预测是否会发生肠绞痛（horse colic）。 首先，我们要了解什么是Logistic回归。在数学上，Logistic回归是一种广义线性模型，它使用...
消化病学常见英文.doc
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Intestinal Colic 肠绞痛 肠绞痛是指肠道剧烈收缩导致的腹痛，常见于肠梗阻、肠扭转等急腹症。 #### 64. Inflammatory Bowel Disease 炎症性肠病 炎症性肠病是一组以慢性炎症为特征的肠病，主要包括克罗恩病和溃疡...
machinelearninginaction\Ch05\logRegres-数据集
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这个文件提供了用作模型训练的数据，包含了多条马匹肠绞痛（horse colic）的记录。每条记录由多个特征和一个二元标签组成，特征可能是马的年龄、性别、症状等，标签则表示马是否患有肠绞痛（0表示没有，1表示有）。...
【机器学习实战】机器学习实战第5章logistic回归算法数据集-数据集
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在本案例中，数据可能涉及到马匹的生理指标、症状等，这些信息有助于预测马是否患有肠绞痛（colic）。每个实例由若干个数值特征组成，最后一列是类别标签，可能是0或1，分别表示无肠绞痛和有肠绞痛。 ...
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