Runtastic Heart Rate 心率测量 v1.3 版本：1.3软件语言：中文软件类别：医药 软件大小：8.22 MB适用固件：2.2及更高固件 内置广告：有广告适用平台：Android 软件介绍 随时检查你的心率 - 当你醒来时,在训练后,或在一个大的会议开始前. 这款Runtastic Heart Rate App能通过你的智能手机上的照相机很精准地测出你的心跳! 功能: * 通过智能手机上的照相机测量你的心率 * 以图表形式显示心率测量结果 * 多种测量形式 - 静息心率 - 最高心率 - 健身前后心率 * 上传测量结果到runtastic 健身网站www.runtastic.com,并对测量结果保存,分析 * 把你的测量结果分享到社交网络 - Google+ - Facebook - Twitter - 邮件 使用小贴士: * 把你的食指轻放在手机背面的摄像头上 * 不要太用力按, 否则血液循环会不精确而影响测量结果 * 保持镇静, 测量时身体不要过多移动,这个会影响测量结果 * 不要用冰凉的手指进行测试,因为血液循环不好会让测量结果不准确 * 如果你使用的智能手机没有闪光灯, 为测量结果的准确,请确认处在一个照明良好的地方

基于BP神经网络的疾病症状预测模型.pdf

使用机器学习进行疾病预测 这个机器学习项目用于根据用户给出的症状来预测疾病。它使用三种不同的机器学习算法进行预测。因此，输出是准确的。它使用tkinter作为GUI。

数据库采用的结构化分的很细，可以简单的从科室查、从部位查疾病以及症状。

从症状预测疾病 该项目探索使用机器学习算法来根据症状预测疾病。 探索的算法 在代码中探索了以下算法： 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升 数据集 源1 与main.py脚本一起使用的此问题的数据集是从此处下载的： https://www.kaggle.com/kaushil268/disease-prediction-using-machine-learning 该数据集共有133列，其中132例是患者经历的症状，以及该患者预后的最后一列。 源2 从此处下载用于Jupyter笔记本的此问题的数据集： https://impact.dbmi.columbia.edu/~friedma/Projects/DiseaseSymptomKB/index.html 该数据集包含3列： Disease | Count of Disease Occurrence | Symptom 您可以将整个表格从此处复制粘贴到excel工作表中，也可以使用Beautifulsoup将其刮下。 目录结构 |_ dataset/ |_ training_data.csv

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疾病类别包含：腹部症状自测、皮肤症状自测、全身症状自测、四肢症状自测、头颈部症状自测五大类；完整详细的伴随症状能够为任何人提供疾病自测的功能。

Sheet1下面是一些关于人可能会有的问题的陈述。请你仔细地阅读每个条目，然后根据最近一星期之内这些情况对你影响的实际感觉，在最符合的一项上划“√”。答案没有对、错