卡尔曼的论文，卡尔曼滤波器第一次在此论文中提出。

数据挖掘（有时称为知识发现）是从不同角度分析数据并将其总结为有用信息的过程。 数据挖掘技术用于医学领域的各种用途。 该技术主要用于从数据集中预测疾病。 在本文中，我们将结合各种论文的结果来分析心脏病的最佳有效率。 各种心脏病患者的数据集用于这项研究工作。 本调查论文使用的各种数据挖掘技术是分类、聚类、模糊系统和关联规则来预测心脏病。 通过使用数据挖掘技术，在医学领域，可以在更短的时间内更准确地预测和检测疾病。

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半监督分层递归图神经网络用于城市范围内的停车位可用性预测 这是SHARE体系结构的Pytorch实现，如论文《。 如果您在研究中利用SHARE模型，请引用以下内容： @article{zhang2019semi, title={Semi-Supervised Hierarchical Recurrent Graph Neural Network for City-Wide Parking Availability Prediction}, author={Zhang, Weijia and Liu, Hao and Liu, Yanchi and Zhou, Jingbo and Xiong, Hui}, booktitle={Proceedings of the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligen

matlab svr代码神经发育结果的预测 包括以下项目： Matlab 中的自定义代码，用于支持向量回归 (SVR) 分析，采用留一法来预测神经发育结果。 Script_SVR_LOOCV_analysis.m； 演示输入数据： subject_feature.mat: N 个科目 x M 个感兴趣的区域 subject_score.mat：N 个科目 x 1 Script_SVR_LOOCV_analysis.m 的预期输出： Predicted_score：预测的神经发育结果； RHO 和 MAE：分别是预测分数和实际分数之间的相关系数和平均绝对误差； feature_contribution：每个特征对神经发育结果预测的贡献。 安装指南和系统要求 脚本已在 Matlab 2015a 上通过 LIBSVM（版本 3.20 和 3.22）在 Windows 操作系统上进行了测试。 硬件要求：Matlab 脚本只需要一台具有足够 RAM 的标准计算机（推荐 8+ GB）。 软件要求：SVR 使用 LIBSVM 包实现，可从 .

二手车价格预测 探索具有随机森林和正则化的二手车价格预测模型。 我使用R进行数据可视化，数据插补和模型选择。 涉及的主要软件包是Hmisc，ggplot2，randomForest和glmnet。 我们正在寻求使用随机Forst和正则化技术的特征选择和预测算法。 方法是随机森林，山脊，套索和弹性网回归。 事实证明，弹性模型可以大幅度减少维数，并保持良好的预测能力。

与医学有关的matlab代码clardia---Type-2-Diabetes-Predict-Using-Short-PPG-Signals-and-Physiological-Characteristics- 奇拉特·赫蒂亚拉奇 介绍 该存储库包含与项目相关的代码：使用机器学习从光电容积脉搏波 (PPG) 测量和生理特征预测糖尿病。 原始数据集：Liang, Yongbo, etal.“中国血压监测的新的短记录光体积描记图数据集”。 科学数据 5 (2018)：180020。 已使用 Matlab 软件提取了文献中与 PPG 信号相关的主要特征。 要运行 matlab 脚本，请下载原始数据集并运行脚本以提取与糖尿病、正常和高血压患者相关的特征。 提取的特征用作模型的输入。 AIME 2019 与论文相关的代码：Hettiarachchi、Chirath 和 Charith Chitraranjan。 “使用短记录光体积描记术和生理特征预测糖尿病的机器学习方法。” 欧洲医学人工智能会议。 斯普林格，湛，2019 年。 关联： 光纤光栅预测 与使用 PPG 信号进行空腹血糖预测相关的代

乳腺癌预测 在乳腺癌数据集上采用了四种机器学习模型来确定最佳模型。 逻辑回归 决策树分类器 随机森林分类器 支持向量机

车价预测 车价回归 问题陈述 一家中国汽车公司吉利汽车（Geely Auto）希望通过在美国设立生产部门并在当地生产汽车，从而在美国和欧洲同行中竞争来进入美国市场。 他们与汽车咨询公司签约，以了解汽车定价所依赖的因素。具体来说，他们想了解影响美国市场汽车定价的因素，因为这些因素可能与中国市场有很大不同。该公司想知道： 哪些变量在预测汽车价格方面很重要 这些变量如何很好地描述汽车的价格 根据各种市场调查，这家咨询公司收集了整个美洲市场上各种类型汽车的大型数据集。

FIFA-worldcup-2018-预测 使用机器学习预测2018年FIFA世界杯冠军。 这是我的第一个练习数据挖掘和机器学习技术的个人项目。 我主要使用熊猫，seaborn和scikit-learn。 请随意查看回购中的Jupyter Notebook，以检查代码和提供的见解。 我希望它足够讲道理！ 如何可视化Jupyter Notebook的所有荣耀 确保已安装Jupyter笔记本（ ）。 在此存储库中，按绿色的“克隆”或“下载”按钮。 确定是要克隆存储库还是将其下载为.zip（如果您不熟悉Github，建议您以.zip下载）。 打开Jupyter Notebooks应用程序。 浏览器中的选项卡将打开。 导航到保存该存储库的文件夹。 单击“ Predicting World Cup 2018 Winner.ipynb文件将其打开。 它应该工作！ 现在，您可以浏览代码，运