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Forecasting Future Risk of Gastric Cancer

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简介：
本研究旨在开发预测模型，以评估未来胃癌风险。通过分析大量数据，识别关键风险因素，为早期预防和干预提供科学依据。 使用机器学习算法及全面体检数据预测未来胃癌风险的病例对照研究.pdf

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  • Forecasting Future Risk of Gastric Cancer
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    本研究旨在开发预测模型，以评估未来胃癌风险。通过分析大量数据，识别关键风险因素，为早期预防和干预提供科学依据。 使用机器学习算法及全面体检数据预测未来胃癌风险的病例对照研究.pdf
     
  • Principles and Practices of Forecasting 2e
    优质
    《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。
     
  • 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。
     
  • stroke-forecasting-model
    优质
    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）。
     
  • Forecasting-Customer-Satisfaction
    优质
    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。
     
  • Managing Financial Risk: Value-at-Risk as the New Benchmark (3rd Edition)...
    优质
    本书探讨了金融风险中的VaR（价值于风险）模型，作为评估和管理金融机构潜在损失的新标准，并对其在市场中的应用进行了深入分析。 《Value-at-Risk：管理金融风险的新基准》第3版是一本关于利用价值-at-风险方法来评估和控制投资组合潜在损失的权威著作。该书详细介绍了如何运用这一工具在金融市场中进行有效的风险管理，为读者提供了深入的理解与实践指导。
     
  • Colorectal-Cancer-Classification
    优质
    Colorectal-Cancer-Classification项目致力于开发和应用先进的机器学习技术，以提高结直肠癌诊断的准确性和效率。通过分析大量医疗数据，该项目旨在建立一个可靠的分类模型，辅助临床医生进行早期、精准的癌症筛查与分类。 结肠癌分类项目旨在使用Alon等人（1999）提供的数据集，在结肠癌上测试各种机器学习模型和特征选择方法。此项目的RFSweep文件采用GridSearch和RandomizedSearch进行三重交叉验证扫描，并将结果存储为“棘手”文件，这些文件可以通过Python中的“import pickle”和“.from_pickle（）”命令打开。
     
  • @Risk 使用指南
    优质
    《@Risk 使用指南》是一本详细介绍如何使用@Risk软件进行风险分析和模拟的实用手册。它涵盖了从基础设置到高级建模技巧的所有内容，帮助读者掌握有效利用该工具处理不确定性的方法。 @Risk使用手册非常实用。尽管可以直接使用软件，但官网提供15天的试用期下载。