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breast_cancer_wisconsin(diagnostic).rar
UCI机器学习数据集,Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set,已整理,有Excel格式文件
2022-01-10 09:19:16
154KB
机器学习
KNN
1
mod_auth_mellon-diagnostics-0.14.0-8.el7.x86_64.rpm
官方离线安装包,测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
2022-01-10 09:04:20
69KB
rpm
mod_auth_mellon-diagnostics-0.14.0-9.el7_9.x86_64.rpm
官方离线安装包,测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
2022-01-10 09:04:19
69KB
rpm
mod_auth_mellon-diagnostics-0.14.0-12.el8.aarch64.rpm
官方离线安装包,测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
2022-01-10 09:04:19
72KB
rpm
NVIDIA-Linux-x86_64-410.129-diagnostic.run
NVIDIA-Linux-x86_64-410.129-diagnostic.run
2021-12-29 11:01:31
105.44MB
driver
1
elasticsearch-support-diagnostics, 支持elasticsearch和logstash的诊断实用程序.zip
elasticsearch-support-diagnostics, 支持elasticsearch和logstash的诊断实用程序 支持诊断实用程序支持诊断实用程序是一个Java可执行文件,它将查询运行在主机上的node,以获取正在运行的群集的数据和统计信息。 它将执行一系列 REST API 调用,运行一些操作系统相关命令( 例如顶部,netstat,等等 ),然
2021-12-27 10:16:33
127KB
开源
1
breast-cancer-diagnostics-源码
使用机器学习进行乳腺癌诊断 该项目的目的是采用UCI机器学习存储库中的乳腺癌威斯康星州(诊断)数据集,并应用Logistic回归,朴素贝叶斯,支持向量机,决策树和多层感知器等机器学习模型来提取特征可能最适合预测癌症性质的数据集。 目的是对乳腺癌是良性还是恶性进行分类。 确定基于模型预测的模型的准确性,以相互分析和比较生成的模型,并从模型中选择最佳模型。 多层感知器是测试过的模型中最准确的模型,准确度为97.2%。
2021-12-16 17:06:04
1.45MB
JupyterNotebook
1
SensorDiagnosticTool_0.7.4
SensorDiagnosticTool 0.7.4 for Windows OS. Check sensor data.
2021-11-18 13:57:11
265KB
tool
1
Python-K-Means-RandomForest-Wisconsin-Breast-Cancer-Diagnostics-源码
进行乳腺癌诊断的预测分析 使用Python中的K-Means聚类和随机森林算法
2021-11-18 00:26:10
14.22MB
JupyterNotebook
1
Oracle database tuning and diagnostics best practices.pdf
Oracle database tuning and diagnostics best practices
2021-10-28 21:00:20
12.81MB
Oracle
database
tuning
diagnostics
1
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