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简介：
简介：本项目旨在开发一种预测中风风险的模型，通过分析个人健康数据，提前识别潜在的风险因素，以期实现早期干预和预防。 ======中风预测模型====== 数据集来源：Kaggle。该数据集用于根据输入参数（例如性别、年龄、各种疾病及吸烟状况）来预测患者是否可能中风。通过使用机器学习和数据可视化技术，从原始训练数据集中提取子集。关于数据：每一行记录包含一个人的相关信息；如年龄、性别、吸烟情况以及是否有中风等其他相关信息。除了某些人的吸烟状态未知外，其余所有信息均可用。“N/A”表示不适用。项目目标是创建一个具有100% F1分数且AUC=1的模型，确保该模型能够完全区分阳性类别（有中风）和阴性类别（无中风）。

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简介：本项目旨在开发一种预测中风风险的模型，通过分析个人健康数据，提前识别潜在的风险因素，以期实现早期干预和预防。 ======中风预测模型====== 数据集来源：Kaggle。该数据集用于根据输入参数（例如性别、年龄、各种疾病及吸烟状况）来预测患者是否可能中风。通过使用机器学习和数据可视化技术，从原始训练数据集中提取子集。关于数据：每一行记录包含一个人的相关信息；如年龄、性别、吸烟情况以及是否有中风等其他相关信息。除了某些人的吸烟状态未知外，其余所有信息均可用。“N/A”表示不适用。项目目标是创建一个具有100% F1分数且AUC=1的模型，确保该模型能够完全区分阳性类别（有中风）和阴性类别（无中风）。

Stroke Prediction

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Stroke Prediction项目致力于通过分析个人健康数据和生活习惯来预测中风风险。此模型旨在早期识别高危人群，以预防措施减少中风发生率，改善公众健康。项目总结：这是在Kaggle找到的“中风预测数据集”的探索性项目。方法：在对分类变量进行逻辑回归以预测发生中风的可能性之前，先对分类变量进行了热编码。日志建于此存储库中包含的文件是使用Google Collab编写的。这是一个Jupyter笔记本电脑环境，无需安装即可使用，并且完全在云中运行。档案结构： - healthcare-dataset-stroke-data.csv：在Kaggle中找到的中风预测数据集 - Stroke Prediction.ipynb ：源代码要评估项目，请克隆存储库。 $ git clone https://github.com/Joeltzy/Stroke-Predictio

Forecasting Elements_4ed

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《Forecasting Elements_4ed》是关于预测分析的经典教材，第四版全面更新了预测方法和技术，涵盖最新研究进展和实际案例。《Elements of Forecasting》第四版是一本关于预测方法的权威著作，涵盖了从基础理论到高级应用的各种内容。本书深入浅出地介绍了时间序列分析、经济预测模型以及统计学中的重要概念，并提供了大量实例来帮助读者理解和掌握这些复杂的主题。此外，书中还包含了许多实际案例和练习题，旨在增强学生的实践技能并培养其解决现实世界问题的能力。该书适合经济学、金融学及相关领域的研究生及专业人士阅读使用，在学术界与业界均享有很高的声誉。

Trapcode 3D Stroke

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Trapcode 3D Stroke是一款强大的视频特效插件，用于创建动态描边和发光效果，广泛应用于影视后期制作和动画设计中。 Trapcode 3DStroke是一款专为Adobe After Effects设计的强大特效插件，它能够帮助用户创建出极具视觉冲击力的3D线条动画效果。这款工具以其灵活性和丰富的自定义选项而闻名，使得设计师可以轻松地制作从简单到复杂的各种3D路径动画。 Particular是Trapcode系列中的另一款著名插件，它是一个功能强大的三维粒子系统。通过使用Particular，设计师能够创造出模拟自然现象的效果，如烟雾、火焰以及火花等，并且还可以构建出有机或高科技感的图形元素。这使得该工具成为动态图形领域中不可或缺的一部分，特别适用于制作电影标题、电视包装和广告中的视觉特效。 Trapcode 3DStroke专注于创建3D线条及描边动画效果。它提供了丰富的控制选项，使用户能够调整线条的颜色、材质以及在三维空间中的行为等属性。设计师可以设计出直线、曲线甚至是复杂的空间轨迹，并且让这些线条沿着路径动态地移动或旋转，从而形成流动的视觉效果。此外，3DStroke支持自定义动画的关键帧设置，这意味着你可以精确控制每一段动画的状态变化，实现流畅的过渡。值得注意的是，Trapcode 3DStroke还具备光源控制功能。用户可以设定多个光源来增强线条在三维空间中的立体感，并且通过颜色渐变和深度映射进一步强化视觉深度与维度效果。实际应用中，设计师常常将Trapcode 3DStroke与Particular结合使用以创造出令人惊叹的效果组合。例如，粒子爆炸可作为3D线条的发射源，或者烟雾可以逐渐转化成流动的描边图案等。总之，Trapcode 3DStroke是一款强大且多才多艺的工具，在After Effects中能够为设计师提供出色的表现力和创意空间，无论是在制作抽象艺术动画还是在实际视频项目中添加动态元素方面都表现出色。通过熟练掌握这款插件，可以大大提升作品的视觉吸引力，并使创意在三维空间中栩栩如生地展现出来。

Forecasting-Customer-Satisfaction

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本项目致力于通过分析客户行为和反馈数据，运用机器学习模型预测客户满意度趋势，旨在帮助企业提前发现潜在问题并优化服务。预测客户满意度 Cognizance是印度理工学院鲁尔基分校的技术领军者。我和两位队友参加了Alankan数据竞赛，并且问题陈述、数据集以及竞赛指南都已上传。该案例研究围绕Invistico航空公司及其不断扩大的客户群体展开。作为业务洞察部的负责人，我们的任务有两个方面：一是建立模型以预测客户满意度；二是确定影响客户满意度的主要因素。我们遵循PPDAC结构来解决这个问题，即问题、计划、数据分析和结论四个步骤。 **步骤1：理解问题** 在寻找解决方案之前，首先要明确我们要解决的问题。根据提供的信息，Invistico Airlines制定了降低运营成本并提高客户满意度的战略目标。我们的任务是帮助该公司提升其客户的满意程度。 **步骤2：制定行动计划** 为了有效解决问题，在开始执行前进行充分的计划至关重要。我们首先通过团队内部会议集思广益，并提出了以下行动方案： 1. 探索性数据分析 2. 特征选择这些步骤将有助于我们更好地理解数据，识别关键特征并构建预测模型来满足Invistico Airlines的需求。

AE 3D Stroke插件

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AE 3D Stroke插件是一款专为Adobe After Effects设计的特效插件，它能够轻松创建高质量的3D描边效果，适用于动画、视频制作等多种场景。 3D Stroke特效可以为路径或遮罩添加笔画效果，类似于Photoshop中的描边功能。它支持对笔画设置关键帧动画，并通过丰富的控制能力让笔画在三维空间中自由地运动，如弯曲、位移、旋转、缩放和重复等操作，从而绘制出精美且独特的几何图形。

3D Stroke AE插件

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3D Stroke AE插件是一款专为Adobe After Effects设计的特效工具，它能够帮助用户轻松创建和编辑具有立体感的描边效果。此插件提供了丰富的参数调节选项，使动画制作更加灵活多变，是设计师、视频剪辑师等创意工作者的理想选择。建议下载带有破解码的插件安装。

Stroke-Prediction-Using-Machine-Learning-Methods

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本研究运用机器学习方法预测中风风险，旨在通过分析患者数据识别潜在的风险因素，为临床诊断和治疗提供依据。大多数中风是由大脑或心脏的突发性阻塞引起的。及早发现并妥善处理潜在的预警信号可以最大限度地减少进一步损害。本段落介绍了一种利用机器学习算法建立中风预测模型的方法，该方法基于多种风险因素参数进行分析和建模。

Principles and Practices of Forecasting 2e

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《Principles and Practices of Forecasting 2e》是一本全面介绍预测原理与技术的权威著作，涵盖从基础理论到实际应用的各个方面。书中不仅更新了最新研究成果和案例分析，还提供了丰富的实践指导和工具，帮助读者掌握预测科学的核心知识和技能，适用于学术研究和商业决策。 Forecasting Principles and Practice 2e 这段文字仅包含一本书的名称《Forecasting Principles and Practice》第二版（2e），没有提到任何联系信息、网址或其他额外内容。因此，原文无需改动，继续保持其原貌即可。