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Heart-Disease-Predictor-
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心脏疾病预测因子 心脏疾病预测因子
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heart-disease-predictor
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心脏疾病预测因子 根据疾病预防控制中心（CDC）的报告，心脏病是美国的主要死亡原因。 如果我们在心脏病变得严重之前就尝试诊断，那岂不是很棒吗？ 我的模型根据患者的医疗报告预测患者是否患有心脏病。 下载数据集 此数据集来自UCI机器学习，可在此处下载： : 数据集细节 在数据中，将为您提供几个属性： 年龄 性别 胸痛类型（4个值） 静息血压 血清胆固醇，mg / dl 空腹血糖> 120
-Predicting-Heart-Disease
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使用机器学习预测心脏病 为了解决这个问题，我们将使用pandas，Matplotlib和NumPy进行数据分析，以及使用Scikit-Learn进行机器学习和建模任务。 1.问题定义 在我们的案例中，我们将要探讨的问题是二进制分类（样本只能是两件事之一）。 这是因为我们将使用有关一个人的许多不同网络功能（信息片段）来预测他们是否患有心脏病。 2.资料 原始数据来自UCI机器学习存储库中的。 但
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DL-Project_Coronary-Heart-Disease-Predictor 男性，年龄，当前吸烟者，每天吸烟，BPMeds，流行中风，流行Hyp，糖尿病，totChol，sysBP，diaBP，BMI，heartRate，葡萄糖，CHD的机器学习工具
heart-disease-predictor-app
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在Heroku上运行：部署 创建一个免费的Heroku帐户： : 访问Github存储库： : 可选：创建或使用现有的Github帐户派生此存储库，以便您可以编辑应用程序并上传自己的模型。 单击此按钮以部署应用程序： ...
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脸部特征位置检测器，dlib
5点和68点人脸识别模型shape-predictor-68-face-landmarks.dat及使用说明
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shape_predictor_68_face_landmarks.dat 是一个预训练的人脸特征点检测模型，用于在人脸图像中定位和识别 68 个关键点。这些关键点涵盖了人脸的各个部位，如眼睛、鼻子、嘴巴、脸颊等。该模型基于一种机器学习技术，...
Heart-Disease-Detection
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HeartDiseasePredictionUI 该项目是使用版本9.1.3生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate direct
Heart_Risk_Disease
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心脏病诊断系统 一个功能齐全的 Mamdani-Type 系统，用于在 MATLAB 中使用模糊逻辑原理诊断心脏病，具有 6 个输入属性和 1 个输出属性。 一些功能包括： 一个非常人性化的界面 文件输入/输出 显示整个系统的概览 作为“模糊逻辑和应用”课程的一部分完成。 运行项目： 将文件复制到一个文件夹中。 将文件夹添加到 Matlab 中的路径 运行 untitled.m。
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Disease_Predictor_App CMPE272_Group_18_Spring_2019_Project_Disease_Predictor_Website_through_ML CMPE_272最终项目2019年Spring（按组18） 学生姓名：Odkhuu Batmunk； 斯瓦蒂·舒克拉（Swati Shukla） Vanushri Rawat; 团队名称：18组批准的项
Python库 | orbit_predictor-1.9.0-py3-none-any.whl
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资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：orbit_predictor-1.9.0-py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
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我们知道，dlib的人脸标注通常是68点的； 当然有些场合5点也够用了，这个是5点标注版本。
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时间分数阶预估校正方法，涉及相关文献有：[1] A predictor-corrector approach for the numerical solution of fractional differential equations Nonlinear Dynamics. 29 (2002) 3-22.[2 ]Numerical algorithm ...
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心脏病分类 实施了不同的监督机器学习算法，例如“逻辑回归”，“决策树”，“随机森林”和“ K最近邻”，以对健康/不健康的人进行分类。 使用了UCI的心脏病数据集。
Heart Disease UCI数据集
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Heart Disease UCI数据集，关于该数据集的详细信息可以参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/120196857
心脏病数据集（Heart Disease）
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资源来自pypi官网。 资源全名：mask_predictor-0.0.6-py3-none-any.whl
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