肝炎预测模型第78页

机器学习——决策树

决策树（DecisionTree）ID3算法概述决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

AlistairChow·2020-06-25 18:09

建模方法（十）-灰色预测模型GM（1，1）

灰色预测模型对于不同问题采用不同模型，GM（1，1）模型主要解决生成序列是有指数变化规律，只能描述单调的变化过程。**优点：**是不需要很多的数据，一般只需要4个数据就够，能解决历史数据少

lj_tang_tf·2020-06-25 16:05

建模方法（十一）-灰色预测模型GM（2，1）

引言：GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，对于非单调的摆动发展序列或有饱和的S形序列，可以考虑建立GM(2,1)，DGM和Verhulst模型。GM（1，1）与GM（2，1）不论是建模方法和精度检验都差别不大，差别在于GM（2，1）是二阶常微分方程，GM（1，1）为一阶常微分方程。我们先介绍变量的含义：均值生成序列的方法在我建模方法（十）中给出了计算公式。灰色预

lj_tang_tf·2020-06-25 16:33

现在的行情，定投和一次性投资哪个收益更高？

图中红色的线是excel一元线性回归趋势线，这是一种线性回归分析法的预测模型，比较简单，具体的计算式我就不赘述了。

丸艺读财·2020-06-25 15:34

时序预测（网络流量预测）方法调研总结

主要分为线性时间序列预测模型、非线性时间序列预测模型、神经网络时间序列预测模型、Boosting预测模型、GM预测模型等。

tyxr5·2020-06-25 11:39

【数学建模】灰色预测及Python实现

用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的

从道者·2020-06-25 11:29

数据分析|销量预测模型

一、什么是预测通过研究过去、了解现在、预测未来。二、为什么做预测销量的多少会直接影响整个公司的运作，通过预计提前做出合理安排。三、预测的基本依据满足什么条件才可以做预测四、常用预测的方法我们主要来看下定量预测，因为最好还是数据说话。4.1时间序列方法（解释：对未来影响不同，权重也不同，离的近的权重大，离的远的权重小）（解释：这时候预测12月的销量，选择Q4里的N个数据做预测，到底N为多少，根据个人

从道者·2020-06-25 11:29

预测模型——灰色预测模型及matlab代码实现

GM(1,1)预测模型1阶微分方程，只含1个变量GM(1,1)模型预测步骤1.数据的检验与处理2.建立模

三月和九月·2020-06-25 11:55

医路日记64：见肝之病，必先实脾！

仲景虽无专篇论述肝病证治，但其诸多方剂对当今急慢性肝炎的治疗均具有良好的作用。现将其治肝之法述要于下：

郁茹·2020-06-25 10:17

模型预测控制（MPC）——动态矩阵控制（DMC）

模型预测控制系统大致包括四部分1.5、模型预测控制历史1.6、模型预测1.7、滚动优化1.8、反馈校正二、动态矩阵控制（DynamicMatrixControl,DMC）2.1、动态矩阵控制的概念及发展2.2、预测模型

qq_35379989·2020-06-25 09:20

面对肺炎疫情84消毒液你用对了吗？武汉疾控专家提醒六大注意事项

1984年，北京地坛医院的前身北京第一传染病医院研制成功能迅速杀灭各类肝炎病毒的消毒液，经北京市卫生局组织专家鉴定，授予应用成果二等奖，定名为“84”肝炎洗消液，后更名为“84消毒液”。84消毒

强哥课堂·2020-06-25 09:57

无线通信的三种基本电波传播机制以及两径模型介绍

接收功率是基于反射、绕射、散射的大尺度传播预测模型的最重要的参数。在无线通信中，卫星通信通常依赖自由空间传输（视距传输）。

*pan·2020-06-25 07:23

丙型肝炎RNA病毒定量

簡介丙型肝炎是由HCV引起的肝臟疾病，主要通過受感染的血液傳播。80%的HCV感染者沒有明顯的症狀，大概有20%的慢性HCV感染者會發展成為肝硬化。

HKLAB·2020-06-25 06:14

python_计算公交车出行OD

公交车乘客出行OD提取规则：根据“聚类中心-站点”两阶段预测模型，基于乘客公共交通出行路径选择具有规律性及上车站点和前一下车站点通常在相对邻近空间域的假设，对出行站点进行空间聚类构建乘客出行链，基于一种

数据获取、分析和挖掘·2020-06-25 05:46

腹水的鉴别诊断

胆汁（如严重的胆囊炎、胆管破裂等）2.血液（凝血病、肿瘤如血管肉瘤、器官或大血管破裂、血栓症、血管炎等）3.乳糜液（充血性心力衰竭、淋巴管扩张、淋巴管肉瘤、乳糜池破裂（肿瘤，外伤）等）4.渗出液（膈疝，肝炎

Vet庄伟·2020-06-25 04:41

机器学习：特征工程

在实际工作中,特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余,设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。常用的两种数据类型结构化

阳阳yyx·2020-06-25 04:52

推荐系统6:SparkML预测模型构建

1.SparkML重要概念1.SparkML基于什么来处理的？Spark-Core的核心开发是基于RDD，但是RDD并不是非常的灵活，如果做一个结构化数据处理，还需要转换成DataFrame（在Python当中引出的概念）DataFrame其实就是行对象的RDD加上schema，类似于文本的数据，对这些数据加入schema，做一些结构的转换，可以把它简单地理解为数据库里的一张表，里面有数据，有类型

曾牛·2020-06-25 03:53

时间序列预测分析方法（一）：相关分析

比如聚类分析，恰当地选择聚类算法，可以按维度将数据适当地分群，根据各类的特征制订营销计划或决策，抑或是根据各类不冋规律建立起更有针对性的预测模型；还有常用的关联分析，可以从事物的历史数据中挖掘出变化规律有指导性地对未来进行预测

满腹的小不甘·2020-06-25 03:26

爱的唠叨

就这随口一说不当紧，俺家老妈发话了:美，你给你家李说说可别让他喝恁多酒了，喝多一次就像得一次肝炎，把身体喝坏了谁能替他受……老四好好的允诺着。可是我知道年轻气盛的李主任怎么会少喝？更何况是给领导陪客。

龙凤宝妈·2020-06-25 02:16

员工离职分析预测（Python实现）

员工离职分析预测一、摘要通过员工离职情况数据来分析数据集内哪些特征变量会对员工离职造成影响，以及其背后可能的原因，并利用逻辑回归和决策树算法构建预测模型。

13751728183·2020-06-25 02:27

CMAQ5.0.2编译安装过程

最近因为某些原因接触了CMAQ这套预测模型，改模型是基于Fortran90这种语言写的，本记录不涉及Fortran语法。

待鸣·2020-06-24 18:11

七旬老人献出治疗肝炎及肝硬化腹水的民间秘方

此方是安徽黄山的一名姓杨的退休工人(男,现年79岁)祖传治疗肝炎、肝腹水验方,其外祖父卢少华，享年88岁，系安徽省庐江县人,祖籍世代业医，本人是当时庐江县知名中医，尤以祖传专治肝病见长，晚年悬壶乡里，因医德崇尚

muzili·2020-06-24 16:11

数据挖掘5大流程

将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过

mico_cmm·2020-06-24 14:16

使用PMML部署机器学习模型

目录PMML简介PMML标准介绍PMML优点PMML开源类库PMML演示PMML缺点总结参考PMML简介预测模型标记语言PMML（PredictiveModelMarkupLanguage）是一套与平台和环境无关的模型表示语言

aipredict·2020-06-24 14:43

简论H.266与H.265、AV1、H.264对比

H.265更大的预测模型实现了边缘可视化，而VP9实施更严格的编码规则，似乎可以让流媒体更加连贯和可靠。

mary_cas·2020-06-24 13:05

通过 Python 代码实现时间序列数据的统计学预测模型

通过Python代码实现时间序列数据的统计学预测模型在本篇中，我们将展式使用Python统计学模型进行时间序列数据分析。

deephub·2020-06-24 12:18

如何用Python计算特征重要性？

特征重要性在预测建模项目中起着重要作用，包括提供对数据、模型的见解，以及如何降维和选择特征，从而提高预测模型的的效率和有效性。在本教程中，我将会阐述用于python机器

deephub·2020-06-24 12:18

数据挖掘算法----决策树

简介决策树（DecisionTree）算法，属于机器学习有监督分类算法的一种，决策树是一个预测模型。决策树是一种用于对实例进行分类的树形结构。

liff_lee·2020-06-24 12:35

鱼腥草

3、鱼腥草煮汤，调理黄疸性肝炎。每天用1.5千克新鲜的鱼腥草煎成浓浓的汤，代茶频饮，可以调理黄疸性肝炎。4、烟民一定要每天用干鱼腥草泡水喝，鱼腥草是特别适合烟民

彩云之南·2020-06-24 12:01

文献阅读笔记（一）

via%3Dihub文献：Deepgenerativevideoprediction该文献介绍了一种深度生成视频预测模型，主要由运动编码器，帧生成器，帧鉴别器组成。

天忆yty·2020-06-24 12:31

支持向量机（预测）

对于支持向量的回归预测，采用不同的核函数会有不用的性能，下面不去介绍具体的算法，而是采用预测波斯顿房价一个案例来介绍三种不同核函数下的支持向量机的回归预测模型，并比较他们的性能。

贼贼弟·2020-06-24 11:35

关于美国建模大赛赛前准备（一）

对于不同功能的模型有不同的方法，例如评价模型方法有层次分析、模糊综合评价、熵值法等；优化模型方法有启发式算法（模拟退火、遗传算法等）、仿真方法（蒙特卡洛、元胞自动机等）；预测模型方法有灰色预测、神经网络

arella1101·2020-06-24 11:00

使用facebook的fbprophet模型预测湖北新冠肺炎确诊人数(包含源码和具体分析过程)

就在最近，一次偶然的机会学习了以下fbprophet时序预测模型，就决定使用这个框架来进行未来20天人数的预测。但是传染病模型通常比较复杂，此次使用此模型来预测，仅仅是用来练习，结果仅供参考。

梁先森-python数据分析师进阶之路·2020-06-24 11:35

脸上长斑与肾脏或脾脏有关系吗？

脸上长黄褐斑与肝脏没有没有关系，更不是肝炎或肝病引起的长斑！肝斑是中医的说法，中医讲“肝郁气滞、肝

璐妹·2020-06-24 09:26

肝炎最怕这种植物，堪称“护肝王”，可快速降转氨酶，护肝更轻松

据调查研究得知，我国是肝病大国，肝炎发病率更是涨势渐增，得了肝炎的人每天都处于痛苦之中，缓解肝区疼痛和日常症状已经是自顾不暇了。

吃瓜的大可爱·2020-06-24 08:56

如何使用k-fold交叉验证评估XGBoost模型的性能

开发预测模型的目标是开发一个对不可见数据准确预测的模型。这可以通过使用统计技术来实现，其中训练数据集被仔细地用于评估模型对新数据和不可见数据的性能。

liuzh(少昊)·2020-06-24 07:31

论文阅读——Learning Contextualized Sentence Representations for Document-Level Neural Machine Translation

使用两种不同的方法：联合训练NMT模型与源上下文预测模型；在大规模文档单语语料库上预训练源上下文预测模型，然后使用NMT微调模型。Zh

liuy9803·2020-06-24 07:12

用于360度视频流的长时间域的视点预测

本文提出基于两种FoV表示的多个预测模型：一个使用FoV中心轨迹，另一个使用表示FoV中心分布对的等矩阵热度图。

librahfacebook·2020-06-24 04:36

机器学习笔记——集成学习

bagging的基学习器更强一些，它们学习的对象都是目标任务，最终的预测模型是直接拿子模型的决策结果投票或者做平均；boosting的基学习器更弱一些，可以说是非常弱，它们学习的都只是目标任务的一部分（

千君一发·2020-06-24 04:50

LTV预测模型：如何实现高质量用户增长

目前，在APP的海外广告推量领域，如何进行高质量的推量投放以达到用户持续性增长的目标，是行业的普遍痛点。每个国家的CPI不同，到底哪些国家值得推量？同样的国家，为什么不同推量日期的用户次日留存率差异如此之大？不同类型（工具类，游戏类等）的APP推量变现效果截然不同，如何找到一套适合自己APP类型的推量评估方法？每次的推量就像一场场丢硬币，赚不知其所以然，亏亦不知其所以然。因此，如何有效利用LTV预

冰阔落·2020-06-24 01:27

交叉验证梳理

最终预测模型是怎么得到的？预备知识：什么是超参数？超参数是在开始学习过程之前设置值的参数（人为设置），而不是通过训练得到的参数数据。

快乐的小飞熊·2020-06-24 01:03

基于随机森林的分类与回归

在随机森林中，我们同时生成多个预测模型，并将模型的结果汇总以提升预测模型的准确率。随机森林算法(预测和回归)主要包括一下三个方面：1.从原始数据随机有放回的

R语言中文社区·2020-06-24 00:51

阿里文娱智能营销增益模型 ( Uplift Model ) 技术实践

我们以UpliftModel为基础，构建营销增益预测模型，帮助商家锁定营销敏感人群，驱动收益模拟测算和投放策略制定，促成营销推广效率的最大化。

不一样的算法工程师·2020-06-23 23:47

python机器学习手写算法系列——梯度提升回归

维基百科是这样描述梯度提升的梯度提升（梯度增强）是一种用于回归和分类问题的机器学习技术，其产生的预测模型是弱预测模型的集成，如采用典型的决策树作为弱预测模型，这时则为梯度提升树（GBT或GBDT）。

有数可据·2020-06-23 23:15

为什么你的半月痕一个都没有?——润冬先生

首先给大家举几个例子：1.郭XX事件中曝光了朱梓骁09年上的某个综艺节目被一位老中医通过嘴唇看出他有肛裂2.患了肝炎的人，肤色及尿液的颜色会发黄3.如果血液不畅通的人，肤色会

润冬先生的简书·2020-06-23 21:04

Google研究 | 联合学习：无需集中存储训练数据的协同机器学习

通过联合学习，移动电话可以协同学习共享的预测模型，同时将所有训练数据保留在设备上，从而无需

谷歌开发者_·2020-06-23 20:09

Python时间序列LSTM预测系列教程（1）-单变量

单变量LSTM预测模型（1）教程原文连接香皂销售预测数据下载https://datamarket.com/data/set/22r0/sales-of-shampoo-over-a-three-year-period

iyangdi·2020-06-23 20:37

决策树（Decision Tree）----matlab和python（1）

神经网络、决策树、KNN、朴素贝叶斯分类法、SVM等聚类：K均值聚类（通常而言，为降低使数据满足分类算法要求而所需的预处理代价，可以选择使用聚类算法）这里先介绍决策树决策树是一种代表对象属性和对象值之间的预测模型

ifruoxi·2020-06-23 17:53

牙龈出血或是得了肝炎

这种出血现象在慢性肝炎病人中特别普遍，重症肝炎病人的出血现象就更严重。除了鼻子、牙龈和皮肤出现瘀斑以外，更严重的还有呕血或排柏油样便，女病人还可能出现月经过多等现象。

stonethree·2020-06-23 16:45

泰坦尼克号生存预测（三）-- 预测模型

7.预测模型首先将train分为训练集和测试集：#将目标变量和特征分开X_train=train.drop('Survived',axis=1)y_train=train['Survived']#将train

huangxiaoyun1900·2020-06-23 16:35

推荐频道

肝炎预测模型