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使用机器学习的糖尿病预测
糖尿病是一种持久的疾病，可能导致全球医疗危机。根据国际糖尿病联合会的说法，全世界有4.52亿人患有糖尿病。到2040年，这将折叠为6.93亿。糖尿病是由于血糖的生长水平引起的。机器学习是数据科学中发展的科学领域，涉及机器从经验中学习的方式。该项目旨在开发一种早期的糖尿病预测系统，该系统将不同的机器学习技术的结果融合在一起，以更准确地预测患者疾病的早期阶段。该项目中使用的算法是K最近的邻居，逻辑回归，随机森林，支持向量机和决策树。使用每种算法计算模型的正确性。然后采取最高正确性的模型来预测糖尿病。
使用深度学习预测脑卒中及其阶段
大脑是人体最复杂的器官。中风是一种全球范围内发生的慢性中风，是导致死亡的主要原因之一。当流向大脑的血液被切断并停止工作时，就会发生中风。中风有两个主要原因：动脉阻塞（缺血性中风）或动脉破裂或破裂（出血性中风）。早期中风预测更有效，在发病时很有用。中风通常是由于人们的生活方式决定而发生的，特别是在当前情况下改变糖尿病、心脏病、肥胖、糖尿病和高血压等因素。本研究使用各种深度学习（ML）算法，例如 CNN、Densen 等和 VGG16。本研究设计使用以下算法之一，可以预测节拍并以准确性提供新的见解。
使用数据挖掘技术的心脏病预测
大数据库受到数据挖掘技术的约束，该技术采用统计分析，机器学习和数据库技术的组合策略来发现隐藏的模式。此外，由于其作为研究领域的巨大重要性，医疗数据挖掘在创建蓬勃发展的医疗保健行业的几种应用中的重要性。在考虑全球发生的所有死亡时，心脏病似乎是主要因素。医疗专业人员在确定患者是否患有心脏病时面临着一项具有挑战性的任务，因为它要求进行广泛的测试和多年的经验。使用三种数据挖掘分类技术（例如决策树和幼稚的贝叶斯）开发预测系统，这是探索大量数据集的过程，用于以前未发现和未知的链接，模式和知识，这些链接，模式和知识在使用常规统计技术方面具有挑战性。数据挖掘和知识发现是在业务中使用了十多年的想法。数据挖掘技术已经开发出来，现在已被广泛用于商业目的以及许多其他应用，包括诸如乳腺癌筛查和心脏病诊断，临床途径中的时间依赖性模式挖掘以及重症监护医学分析。对预后和对医学数据的更深入理解具有重要意义的新兴主题是医疗保健中的数据挖掘。在本文中涵盖。关键字：数据挖掘，心脏病，数据挖掘分类技术，预测，决策树。
使用机器学习预测脑肿瘤...
摘要 — “使用机器学习算法预测脑胶质瘤”是一个创新项目，旨在开发一个在线诊断预测页面，利用机器学习算法和医疗数据来诊断各种类型的脑肿瘤，无论是初始阶段还是最终阶段。该系统旨在通过分析患者数据（例如病史、症状和检查结果）来帮助医生做出准确、及时的诊断。该项目旨在通过提高诊断的准确性来改善医疗保健结果。所提出的系统将是用户友好的、安全的。此外，它将具有可扩展性，使其适合患者使用。该项目有可能彻底改变医学诊断领域并显着改善患者的治疗效果。这也有助于患者找出与脑瘤相关的疾病。磁共振成像（MRI）是诊断人脑肿瘤的一种非常有用的方法。在本文中，将脑部 MRI 图像分析为三个不同的类别：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体。
使用卡的心脏病预测
美国，心脏病是当前在美国的最常见疾病，根据官方统计，约有50％的美国人群患有某种形式的心血管疾病。本文根据胸痛和头晕等症状进行卡方测试和线性回归分析，以预测心脏病。本文将帮助医疗部门通过在疾病的开始阶段预测患有心脏病的患者为患有心脏病的患者提供更好的帮助。CHI Square测试是为了确定通过分析IEEE数据端口的心脏病数据集的胸痛与心脏病病例之间是否存在关系。测试结果和分析表明，美国最有可能患有胸痛，头晕，呼吸急促，疲劳和恶心等症状。该测试还表明，确定了一个星期的0.5，表明包括青少年在内的所有年龄段的人都可以面临心脏病，并且随着年龄的增长而患病率增加。此外，测试表明，面对严重胸痛的参与者中有90％患有心脏病，其中大多数成功的心脏病都在男性中，只有10％的参与者被认为是健康的。评估的p值远大于0.05的统计阈值，得出结论，诸如性，运动心绞痛，胆固醇，旧峰，ST_SLOPE，肥胖和血糖等因素在心血管疾病的发作中起着重要作用。1。我们已经使用基于逻辑回归的预测模型测试了数据集，并且观察到85.12％的准确性。k eywords卡方测试，r;数据挖掘；大数据；线性回归分析；心脏病;风险因素；机器学习；心血管疾病； Python;逻辑回归； Sklearn;熊猫，numpy。ntroduction心脏病描述了可能影响心脏的各种疾病。多项研究发现，心脏病仍然是美国死亡的主要原因。他们发现各种原因导致心脏病率上升。他们强调了遗传学，年龄，生活方式和过去事件的重要性。联邦政府汇编的统计数据表明，近一半的美国人患有心血管疾病。烟草使用，高胆固醇和高血压是患心脏病的三个大风险因素。心脏病不仅是由遗传学引起的。可以通过健康的生活方式选择来预防或治疗许多形式的心脏病。心脏病的率提高是这些习惯的直接结果。年龄和家族史是无法改变的因素，因为它们是遗传确定的。确实无法消除这些风险因素，但可以采取一些步骤来减少
利用互联网进行体能监测和预测
物联网 (IoT) 革命正在渗透到我们日常生活的方方面面。在众多物联网应用领域中，健康正成为物联网的热门场景之一，旨在提供包括智能健身在内的新服务。在这项工作中，我们提出并实施了一种公共健身设备的物联网架构，即公共健身设备的互联网，包括软件和硬件。这项工作实施了带有蓝牙模块的 MCU6050，以在公共健身设备上实现物联网硬件。此外，还实现了 Web 服务、数据库和用户界面，提供全面的个人运动处方和监控服务。从实验结果来看，所有参与者的身体素质都有显著提高。它显示了公共健身设备的互联互通，通过使用生成的数据和实施的机器学习提供有效的锻炼方式，可以显著改善身体健康。从基于物联网的智能健身和用户收集的数据可用于通过基于人工智能 (AI) 的算法来提高训练表现。传感器与人工智能的关系是通过社交物联网标准实现的，可以共享用户每天进行的不同类型锻炼的数据、信息和训练经验。
煤矿细菌的隔离，鉴定和表征 使用... 的多重疾病预测系统 微生物在污水处理中的作用：评论 电动船的审查 我们的项目旨在使用图像处理技术创建一个自动化的废物隔离系统。最终目标是隔离废物i 数字技术对电影的影响... 外国就业对经济和社会的影响 - 使用机器学习的糖尿病预测 一项评估计划有效性的研究... 家庭和工业逆变器的电池管理系统
结果，我们正在产生多种疾病预测系统，该系统一次预测多种疾病。在这里，我们正在考虑根据他们输入的症状使消费者立即获得精确疾病预测。因此，我们提出了一种利用简化来预测各种疾病的方法。我们将检查该系统中的糖尿病，心脏病和帕金森氏病分析。后来，可以增加更多的疾病。我们将使用机器学习算法，泡菜模块，简化来实施多重疾病预测系统。Python腌制库与算法SVM和逻辑回归一起使用。使用腌制库保存模型行为。一个名为Sparlit的开源框架用于创建在线应用程序，而无需任何先前的HTML，CSS或JavaScript专业知识。
使用机器的心脏病预测调查
心脏在生物体中起着重要作用。诊断和预测心脏相关疾病需要更精确，完美和正确性，因为一个小错误会导致疲劳问题或人死亡，与心脏有关的死亡病例很多，其计数逐日呈指数增长。要处理这个问题，对预测系统的必要性是对疾病的认识。机器学习是人工智能（AI）的分支，它在预测任何类型的事件中提供了享有声望的支持，这些事件都可以接受自然事件的培训。在本文中，我们通过使用Kaggle数据集进行训练和测试来计算预测心脏病的机器学习算法的准确性。用于实施Python编程Anaconda（Jupyter）笔记本电脑是最佳工具，它具有许多类型的库，标头文件，可使工作更加准确和精确。
使用决策树、随机森林和
机器学习是一种新兴技术，用于了解数据结构并将数据拟合到可用于未来预测的模型中。机器学习模型的作物产量预测性能可能不仅取决于模型，还取决于用于训练学习模型的数据集中的参数。农业是印度经济的支柱。作物产量预测是一个重要的农业问题。我们提出了一个模型，该模型通过使用各种监督机器学习技术分析地区（假设特定地区的天气和土壤参数相同）、州、季节、作物类型等因素，重点是提前预测作物产量。这有助于农民提前了解作物产量，从而计划和选择产量更高的作物。