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患者人口统计学，病史和诊断测量可提高心脏病诊断的准确性。这项研究的有效实施取决于使用GPU和多核CPU提供的高端计算平台的硬件资源分配。著名的机器学习库，包括TensorFlow和Scikit-Learn，是与硬件集成在一起的广泛软件堆栈的一部分，对于数据处理和模型创建至关重要[3]。python是机器学习域中多功能且广泛支持的编程语言，在我们的研究框架中起着核心作用。本文的以下各节将探讨我们技术的细节，提供结果并谈论我们发现的内容的后果。神经网络和机器学习在改善心脏病学方面的关键部分将是一个主要主题[4]。将对临床后果和技术细微差别进行探索，从而为医疗保健领域增添宝贵的知识。这项研究努力是使用人工智能和机器学习方法来迫使医疗问题的重要一步。我们的最终目标是提高心血管医疗保健的标准，因为这将使患者和人们的生活质量有益。
使用机器学习的心脏病预测
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