Upload
Nâng cấp VIP
Trang chủ »Khoa Học Xã Hội »
Giáo dục học
12 trang
10 lượt xem
1
0

Predicting stress levels in the Stress-Lysis dataset using Sliding Window approach

The present study aims to explore the utilization of a depression symptom database, employing classical machine learning techniques, with a focus on the Random Forest algorithm alongside other methodologies, to assess and diagnose stress levels.

visarada
28/04/2025
Share
/
12
Có thể bạn quan tâm
Optimizing machine learning models for enhanced forest fire susceptibility mapping in Gia Lai province
Optimizing machine learning models for enhanced forest fire susceptibility mapping in Gia Lai province
13 trang
Prediction of flyrock distance in open-pit mines using an optimized artificial neural network with evolution strategies
Prediction of flyrock distance in open-pit mines using an optimized artificial neural network with evolution strategies
14 trang
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 6 - TS. Nguyễn Văn Hiệu
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 6 - TS. Nguyễn Văn Hiệu
20 trang
Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tổng quan về khóa học và Giới thiệu về khai thác dữ liệu
Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tổng quan về khóa học và Giới thiệu về khai thác dữ liệu
42 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 1 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 1 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
59 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 2 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 2 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
34 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 3 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 3 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
37 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 4 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 4 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
39 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 5 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 5 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
33 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 6 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 6 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
37 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 7 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 7 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
36 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 8 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 8 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
11 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 9 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 9 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
12 trang
Application of deep learning in water surface detection for Dong Hoi city using Sentinel-1 images
Application of deep learning in water surface detection for Dong Hoi city using Sentinel-1 images
9 trang
Polyp image segmentation using deep learning techniques: ResUnet++ architecture
Polyp image segmentation using deep learning techniques: ResUnet++ architecture
9 trang
Hardware design for jewelry inspection devices of Oc Eo and Sa Huynh cultures' glass
Hardware design for jewelry inspection devices of Oc Eo and Sa Huynh cultures' glass
12 trang
Machine learning approaches for predicting student dropout
Machine learning approaches for predicting student dropout
16 trang
Predicting customer churn in banking with EKI's algorithms for adapting Vietnamese market
Predicting customer churn in banking with EKI's algorithms for adapting Vietnamese market
10 trang
Enhancing security and scalability in electronic medical records (emr) management: Integrating blockchain and machine learning
Enhancing security and scalability in electronic medical records (emr) management: Integrating blockchain and machine learning
9 trang
Matching ontology using machine learning
Matching ontology using machine learning
11 trang

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015