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Stroke Prediction

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简介：
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

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  • 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
     
  • 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。
     
  • stroke-forecasting-model
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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）。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Heart Failure Prediction
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    本研究聚焦于心力衰竭预测，通过分析患者的医疗数据和生物标志物，运用机器学习模型识别早期风险因素，旨在提高诊断准确性并改善患者预后。 我们这里有三个文件：一个报告、一个脚本和一个markdown文件。这些文件通过数据集描述了心力衰竭的预测方法。
     
  • Airline Passenger Prediction
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    Airline Passenger Prediction旨在通过数据分析和机器学习技术预测航空乘客数量，帮助航空公司优化航班安排、提升运营效率及盈利能力。 在这个项目中，我使用时间序列方法进行了航空旅客预测。
     
  • Cotton Plant Disease Prediction -
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    Cotton Plant Disease Prediction旨在开发预测模型，利用机器学习和数据分析技术，提前识别棉株病害，助力精准农业发展。 棉花植株病害预测-深度学习问题识别 由于主要的棉花疾病，棉花产量在过去一年里逐渐减少，这严重影响了生产，并导致了一些常见的问题如虫害、木炭腐烂等。如果农民能够在生长初期就发现受感染和患病的植物，他们可以使用农药和其他医疗设备进行早期治疗，从而保护作物免受疾病的侵害。 本项目的目标是设计一个自动系统，利用卷积神经网络来检测棉花叶片上的病害。该项目分为以下步骤： 1. 导入库和数据 2. 模型建立与测试 导入库：在Jupyter NoteBook（如Google Colab）中使用Keras、NumPy和Matplotlib等库。 资料集：由加利福尼亚大学欧文分校维护的机器学习存储库提供的棉花工厂数据集。该数据集包含2,310个样本，包括病棉叶、健康棉叶以及相应的植物图像，用于训练模型以预测棉花植株是否患病或新鲜。
     
  • Reliability Prediction Models in Handbook217Plus.pdf
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    《Reliability Prediction Models in Handbook217Plus.pdf》是一份关于使用Handbook 217 Plus工具进行可靠性预测模型分析的专业资料，适用于电子产品的设计和评估阶段。 21 7Plus TM 是由可靠性信息分析中心（RIAC）开发的一种方法论及软件工具，旨在帮助评估系统的可靠性。它是最初在1999年由可靠性分析中心（RAC）发布的PRISM ® 软件工具的下一代版本，在2005年该机构更名为RIAC后继续发展。与最初的PRISM® 工具相比，21 7Plus TM 包含了两倍多的模型。 最初版的 PRISM ® 软件内置了一些用于估算特定应力条件下各种组件失效率的嵌入式模型。自 PRISM ® 在用户群体中发布以来，构成其基础的组件可靠性预测模型中的方程式从未以印刷形式公布过。因此，软件工具使用者无法查看组成这些模型的具体公式。对于分析人员而言，能够审查模型细节总是有利的，这有助于更好地解释结果。 该手册旨在公开21 7Plus TM 方法论的基础方程和模型参数信息。