相关文章
KNN回归-diabetes
数据集：https://scikit-learn.org/stable/datasets/
特征：
age 年龄
sex 性别
bmi 体质指数
bp 血压
s1,s2,s3,s4,s4,s6 六种血清的化验数据
标签：
value 一年后疾病进展的量化指标
一、加载库
import numpy as np
import pandas a…
pima-indians-diabetes
搭建模型
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # dense (Dense) (None, 12) 108
___________________…
多层感知机训练pima_indians_diabetes
导入库包
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
import pandas as pd
# 设定随机数种子,使得模型参数初始化结果相同
np.random.seed(7)
导入数据，并将其转换为keras指定数据类型
# 导入数据
dataset pd.re…
深度学习零基础实践（多层神经网络）--Pima印第安人糖尿病数据分析（Pima Indians Diabetes Analysis）
1.数据集来源 需要自己注册一个Kaggle账号才能获取：Pima Indians Diabetes Database | Kaggle
或者从我的百度网盘中获取：
链接：https://pan.baidu.com/s/11HAgMGGHXIUZPZJTPUAKkA 提取码：wjjd
2.数据分析
从csv文件中可以看…
探索糖尿病研究新境界：利用 `diabetes.csv` 开源数据集深入机器学习领域
探索糖尿病研究新境界：利用 diabetes.csv 开源数据集深入机器学习领域
项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/bbc90
在这个数字化医疗时代，数据成为推动科研进步的金钥匙。今天，我们要向大家隆重介绍一个专注于糖尿病研究的数…
diabetes数据集_用于不平衡分类的标准机器学习数据集-不平衡分类系列教程（四）...
作者： Jason Brownlee 编译：Florence Wong - AICUG 本文系AICUG翻译原创，如需转载请注明出处或联系（微信号：834436689） 不平衡的分类问题是涉及预测类别标签的问题，该类别标签中在训练数据集中的分布是偏态的。 许多现实世界中的分类问题具有不平衡类的分布，因此对于机…
糖尿病数据集diabetes.csv（免费）
糖尿病数据集diabetes.csv（免费）
项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/bbc90
简介
本仓库提供了一个名为 diabetes.csv 的糖尿病数据集，该数据集适用于深度学习研究和学习之用。数据集包含了与糖尿病相关的关键指标…
diabetes数据集_pytorch基础8：数据集加载
# 加载数据集，拿出一组minibatch,写成嵌套循环
# epoch:把所有样本进行训练;
# minibatch:抽取一定数量的小样本进行训练;batch-size:每次抽取的数量
# iteration:内层的迭代执行多少次
# dataloader对dataset进行小批量处理:有shuffle将数据打乱,随后有loader将数据重组,给出…
diabetes数据集_Python的Sklearn库中的数据集
一、Sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。其完善之处不仅在于实现的算法多，还包括大量详尽的文档和示例。其文档写得通俗易懂，完全可以当成机器学习的教程来学习。 二、Sklearn数据…
线性回归做糖尿病分析（diabetes数据集），并分析单个特征值与病情的关系
1.diabetes数据集 共442个样本，每个样本有十个特征，分别是 [‘age’, ‘sex’, ‘bmi’, ‘bp’, ‘s1’, ‘s2’, ‘s3’, ‘s4’, ‘s5’, ‘s6’]，对应年龄、性别、体质指数、平均血压、S1~S6一年后疾病级数指标。 Targets为一年后患疾病的定量指标，值在25到346之间。
…
diabetes数据集_R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素
原文链接： 拓端数据科技 / Welcome to tecdattecdat.cn 数据集：行为危险因素监视系统数据摘要：该数据集是来自全美约40万份与健康相关主题的问卷调查。BRFSS始于1980年代，并已通过问卷调查在美国用于监测普遍的疾病。该研究是追溯性的，而不是设计性的实验，因此尽管可以…
diabetes数据集_【python数据分析实战一】糖尿病预测（线性回归模型）
简介 sklearn.datasets 包提供了一些小的数据集，可用于机器学习入门，见下图。 本次数据分析实战，对糖尿病数据集进行回归分析。 一、导入数据 # 导数据分析常用包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 导包获取糖尿病数据集
from skle…
Python-sklearn-diabetes项目实战
目录
1 下载数据集和预处理
1.1 加载/下载数据集
1.2 数据可视化
1.3 数据清洗
1.4 特征工程
1.5 构建特征集和标签集
1.6 拆分训练集和测试集
2 训练模型
2.1 选择算法和确定模型
2.2 训练拟合模型
3 评估并优化模型性能 本文以糖尿病数据集diabetes为基础进行线性…
Coursera--Diabetes-the Essential Facts课程学习记录
目录
一、思维导图：
二、个人笔记：
三、原文讲义：
1.1What is diabetes?
1.2Who has diabetes?
1.3Who is at risk?
2.1What role does exercise play?
2.2What role does nutrition play?
2.3What role does overweight and o…
![[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集介绍，数据可视化和使用案例](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集介绍，数据可视化和使用案例)
[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集介绍，数据可视化和使用案例
糖尿病(diabetes)数据集介绍
diabetes 是一个关于糖尿病的数据集， 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。 该数据集共442条信息，特征值总共10项, 如下: age: 年龄 sex: 性别 bmi(body mass index): 身体质量指数，是衡量…
Diabetes 糖尿病及其并发症.|2021/1/25（未完待续）
目录
前言：
正文：
①宏观严重性：
②普遍状况：“ 三多一少”:
③定义 ：
③胰岛素（Insulin，一种激素（harmone））
④引出糖尿病病理：
1> 1…
给alias的命令传递自定义参数
分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！ alias格式:alias name text在text中要得到…
华为android怎么玩,如何在计算机上使用Android模拟器玩华为帐户手机游戏？ ---已回复...
也可以在计算机上玩手机游戏. 厌倦了小屏幕的眼睛，看着花的学生可以尝试一下. 在计算机上玩手机游戏肯定比在手机上玩起来容易和快捷！ 首先分享如何在计算机上玩华为手机帐户游戏. 现在很应该知道，在电脑上玩手机游戏可以使用逍遥安卓模拟器&…
寻路算法：找到NPC最好的行走路径
引言：寻路就是一个看似简单问题的解：给定点A 和B，AI 该怎么智能地在游戏世界中行走？这个问题的复杂来自于实际上A 和B 之间存在大量的路径可走，但只有一条是最佳的。只是找到一条两点之间的有效路径是不够的。理想的寻…
推荐文章
- 网站更新了域名，麻烦的事情一个接着一个
- 国产信创办公软件（流版式软件）厂家汇总以及国产信创外设汇总
- 一个80后程序员的奋斗(转)
- SQL2005新建或修改维护计划提示“库没有注册”
- 浅谈计算机硬件维护 论文,论文浅谈计算机硬件维护.pdf
- 虚拟主机怎么搭建网站(如何搭建自己虚拟主机)
- 带Body的纯虚函数与不带Body的虚函数?(C++学习)
- c4.5决策树 java_【决策树】— C4.5算法建立决策树JAVA练习
- 机器学习6——决策树代码
- c++学习笔记——虚函数（virtual function）
- 简单粗暴－如何使用智能合约调用以太坊的自建函数（类似预编译智能合约）
- UOS开机默认打开浏览器并全屏显示设置