文件名称:
COVID19_Machine_Learning-源码
开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-16
详细说明：CS4100_FinalProject
目的：
由于数据累积不稳定且不一致，因此很难预测COVID-19大流行的影响。 这可以部分归因于测试可用性的波动，对症状理解的变化以及对全球危机的不同行政响应。 通过使用机器学习，我们可以通过对先前记录的统计数据进行回归，从而为关键的COVID-19影响因子（死亡率，预期病例数等）提供清晰的数值预测。 有监督的机器学习会查看过去的数据以得出未来的结论。 我们可以通过设置一系列输入变量来完成此操作，这些输入变量通过某个函数f组合在一起，使得f（[独立变量]）= D，其中D是变量（目标）。 要预测的数据值是定量的和非二进制的，因此回归比分类更适用。 选择的两个回归算法，多元线性回归（MLR）和神经网络回归（NNR），都非常适合此目的。 MLR使用给定独立变量的直接线性组合来计算目标变量的值，但假定为线性。 我们输入变量的复杂性使得该线性假设不可验证，因
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