9786207640188 - diabetes prediction using machine learning de n, raghava rao (8 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Diabetes Prediction using Machine Learning | Raghava Rao N | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786207640188 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Diabetes is a chronic disease with the potential to cause a worldwide healthcare crisis. According to International Diabetes Federation 382 million people are living with diabetes across the whole world. By 2035, this… will be doubled to 592 million. To faci.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Diabetes is a chronic disease with the potential to cause a worldwide healthcare crisis. According to International Diabetes Federation 382 million people are living with diabetes across the whole world. By 2035, this will be doubled to… 592 million. To facilitate early detection, we are developing a website that employs a machine learning approach. This project responds by developing a machine learning-based website for early detection. Employing a Support Vector Machine Algorithm, it integrates new data with existing datasets, forming a robust predictive framework. Following diabetes prediction, the website offers users personalized diet plans, addressing individual health needs.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Diabetes is a chronic disease with the potential to cause a worldwide healthcare crisis. According to International Diabetes Federation 382 million people are living with diabetes across the whole world. By 2035, this will be doubled to…592 million. To facilitate early detection, we are developing a website that employs a machine learning approach. This project responds by developing a machine learning-based website for early detection. Employing a Support Vector Machine Algorithm, it integrates new data with existing datasets, forming a robust predictive framework. Following diabetes prediction, the website offers users personalized diet plans, addressing individual health needs.
