机器学习奥林匹克-身体健康与幸福之心脏病预测
一、ML Olympiad - GOOD HEALTH AND WELL BEING1.简介利用机器学习知识诊断患者是否患有心脏病。通过大量的数据学习，就可以充分学习到相关临床经验，预测到潜在的心脏病患者，尽早发现，并及时治疗。竞赛地址：www.kaggle.com/c/ml-olympi…2.数据说明1 个二进制目标变量 和 21 个特征变量,具体如下：HіghBP：被医生、护士或其他健康专业....
机器学习——PM2.5预测白话
本项目仅用于参考，提供思路和想法并非标准答案！请谨慎抄袭！作业1-PM2.5预测项目描述本次作业的资料是从行政院环境环保署空气品质监测网所下载的观测资料。希望大家能在本作业实现 linear regression 预测出 PM2.5 的数值。数据集介绍本次作业使用丰原站的观测记录，分成 train set 跟 test set，train set 是丰原站每个月的前 20 天所有资料。test ....
就离谱！使用机器学习预测2022世界杯：小组赛挺准，但冠亚季军都错了 ⛵
作者：韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/400 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看.....
Kaggle M5 Forecasting:传统预测方法与机器学习预测方法对比(三)
机器学习使用机器学习方法，首先需要特征数据以及指标数据。在本文中，基于时间序列数据构造特征数据如下：特征数据1：滞后数据。选择 7 天前的 demand 数据作为特征数据。特征数据2：移动平均数据。选择 7 天前至 14 天之前的 demand 移动平均值数据作为特征数据。特征数据3：月销售均值特征数据4：每月销售最大值特征数据5：每月销售最小值特征数据6：每月销售最大值与最小值的差值特征数据7....
Kaggle M5 Forecasting:传统预测方法与机器学习预测方法对比(二)
双指数平滑方法单指数平滑方法只使用了一个平滑系数 ，而双指数平滑方法则引入了第二个平滑系数 ，以反映数据的趋势。使用双指数平滑方法，我们需要定义 seasonal_periods。具体代码如下： t0 = time.time() model_name='Double Exponential Smoothing' #train doubleExpSmooth_model = Exponential....
Kaggle M5 Forecasting:传统预测方法与机器学习预测方法对比（一）
本文使用的数据集来自 kaggle：M5 Forecasting — Accuracy。该数据集包含有 California、Texas、Wisconsin 三个州的产品类别、部门、仓储信息等。基于这些数据，需要预测接下来 28 天的每日销售量。本文代码 github见最后部分涉及到的方法有：单指数平滑法双指数平滑法三指数平滑法ARIMASARIMASARIMAXLight Gradient B....
机器学习实战：意大利Covid-19病毒感染数学模型及预测
数据收集(Data collection)意大利民防部门每天都会更新感染者的累积数据。这些数据在GitHub上作为开放数据公开在Github这里：https://raw.githubusercontent.com/pcm-dpc/COVID-19/master/dati-andamento-nazionale/dpc-covid19-ita-andamento-nazionale.csv我的目标....
【阿旭机器学习实战】【13】决策树分类模型实战：泰坦尼克号生存预测
决策树分类模型实战：泰坦尼克号生存预测导入数据集并查看基本信息import pandas as pdtitanic = pd.read_csv("../data/titanic.txt") titanic.head() # 打印数据集表头 titanic.columns Index(['row.names', 'pclass', 'survived', 'name', 'age', 'embar....
【阿旭机器学习实战】【14】决策树回归模型实战：对美国波士顿房价进行分析预测
决策树回归模型：对美国波士顿房价进行分析导入数据boston = datasets.load_boston() boston{'data': array([[6.3200e-03, 1.8000e+01, 2.3100e+00, ..., 1.5300e+01, 3.9690e+02, 4.9800e+00], [2.7310e-02, 0.0000e+00, ...
【阿旭机器学习实战】【26】逻辑斯蒂回归----糖尿病预测实战
1. 导入并查看数据信息import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 载入数据 data = pd.read_csv('./diabetes.csv') data.head() 数据说明：Pregnancies：怀孕次数Glucose：葡萄糖测试值Blo....
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