排序
SMS垃圾短信识别项目
项目背景 随着数字通信的快速发展,垃圾短信成为了一个普遍而烦人的问题。这些不请自来的消息不仅打扰了我们的日常生活,还可能包含诈骗和欺诈的风险。因此,有效地识别并过滤垃圾短信变得至关...
个人医疗开支预测项目
项目背景 随着医疗成本的持续上涨,个人医疗开支成为一个重要议题。理解影响医疗费用的多种因素对于医疗保险公司、政府机构以及个人都至关重要。利用数据分析和机器学习技术,我们能够更好地预...
K邻居算法进行鸢尾花分类项目
项目简介:K邻居算法进行鸢尾花分类 概述 “K邻居算法进行鸢尾花分类”项目是一个基于机器学习的应用,旨在使用K最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对鸢尾花数据集进行分类。该项目展示了...
基于LSTM与Web部署的视频人物姿态预测项目
项目背景 这个项目的核心在于通过分析2D姿势数据来识别和分类人类和动物的活动。这种方法的独特之处在于它不依赖于更复杂的3D姿势数据或原始2D图像。相反,它使用一种特殊的人工智能网络,即长...
外卖配送时间预测项目
项目背景 外卖服务的兴起: 随着互联网技术和移动应用的发展,外卖成为一种日益普及的餐饮服务方式。顾客通过餐厅、杂货店的网站或移动应用,或通过外卖订餐公司下单。 配送方式的多样性: 根据地...
Vitis-AI量化编译MNIST手写数字识别
项目背景 在当前的数字化时代,快速准确的手写数字识别技术在各个领域都发挥着越来越重要的作用,尤其是在银行、邮政服务和数字化存档等行业。这些应用常常要在资源受限的环境中运行,例如嵌入...
基于XG-Boost B预测宫颈癌
在该项目中,构建并训练了 XG-Boost 分类器来预测一个人是否有患宫颈癌的风险。数据来自委内瑞拉加拉加斯“加拉加斯大学医院”的 858 名患者,包括怀孕次数、吸烟习惯、性传播疾病 (STD)、人口...
基于DL和Web部署的医疗问诊分类项目
项目背景 在医疗领域,高效准确的问诊是提供患者适当医疗建议和诊断的重要环节。然而,医疗问诊通常需要大量时间和人力资源,而且在紧急情况下,及时的医疗建议可能至关重要。因此,本项目的背...
金融贷款批准预测项目
在金融服务行业,贷款审批是一项关键任务,它不仅关系到资金的安全,还直接影响到金融机构的运营效率和风险管理。传统的审批流程往往依赖于人工审核,这不仅效率低下,而且容易受到主观判断的影...
航司满意度预测项目
问题陈述: 航空公司乘客满意度有很多因素会影响企业的生存能力,从竞争力到声誉和客户满意度。本研究的目的是确定乘客的满意度水平,了解航空公司提供的服务质量、获得客户满意度的关键因素,...