机器学习案例：COVID-19死亡人数预测

最新推荐文章于 2025-11-24 11:48:10 发布
最新推荐文章于 2025-11-24 11:48:10 发布
阅读量196 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 机器学习 人工智能 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bug_code702/article/details/133169220
本文探讨了使用机器学习预测COVID-19死亡人数的方法，包括数据收集、预处理、模型选择（如线性回归）以及预测过程。通过数据清洗、特征选择和特征工程提高模型性能，并强调了机器学习在疫情应对中的作用。

在全球范围内，COVID-19疫情给人类社会带来了巨大的挑战。为了更好地应对疫情，预测COVID-19的死亡人数成为了一项重要的任务。在本文中，我们将介绍如何使用机器学习方法来预测COVID-19的死亡人数，并提供相应的源代码。

首先，我们需要收集COVID-19的相关数据，包括感染人数、康复人数和死亡人数等。这些数据可以从公共卫生机构、世界卫生组织（WHO）或类似的可靠数据源中获取。对于本文的案例，我们将使用一个虚构的数据集作为示例。

接下来，我们需要进行数据预处理。这包括数据清洗、特征选择和特征工程等步骤。数据清洗的目的是去除数据中的噪声和异常值，确保数据的质量。特征选择是指从所有可用的特征中选择最相关的特征，以提高模型的性能。特征工程涉及对原始特征进行转换和组合，以获得更有用的特征。这些步骤可以通过使用Python中的数据处理库（例如Pandas）来完成。

以下是一个简单的数据预处理示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('covid_data.csv'
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
11、机器学习算法与COVID - 19：预测未来大流行的一步
gray5的博客
09-26 36
本文综述了机器学习技术在COVID-19疫情中的应用，涵盖疾病预测、死亡率评估、临床诊断与影像识别等多个方面。文章介绍了监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习等主要机器学习方法，并结合多项研究实例分析其在疫情建模中的表现。同时，总结了当前面临的挑战，如数据质量、模型可解释性与隐私安全，展望了多模态数据融合、实时监测、个性化医疗及与其他前沿技术结合的未来发展方向，强调机器学习在全球公共卫生危机应对中的巨大潜力。
机器学习实战——疫情数据分析与预测
热门推荐
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
07-27 10万+
机器学习如何做到疫情可视化——疫情数据分析与预测实战 本文将带领大家爬取11个国家以及中国31个省（自治区、直辖市）在2022.0101-2022.06.19的新冠疫情数据。并且采用机器学习模型对2022.6.20-2022.6.30每一天的全国确诊人数、死亡人数、治愈人数进行预测，**做出疫情可视化图形并且求出最终的相关系数R2！...
基于机器学习的新冠疫情预测模型
admin11111111的博客
06-13 1万+
预测确诊患者数量的机器学习算法 最小二乘准则（LSE）预测 可以利用回归算法对确诊患者进行预测，有线性回归和非线性回归，根据SIR模型等一般的疫情传播模型。S 类，易感者，指未得病者；I 类，感病者，指染上传染病的人；R 类，康复者，指被隔离或因病愈而具有免疫力的人。 线性回归明显是不符合整体疫情的走势，这里不做讨论。同时SIR模型对人群的分类不够细致，没有考虑政府等人为干预的情况，且模型中未引入反馈机制，所以需要对SIR模型进行改进来进行预测。因此在这里先利用最小二乘准测（least square er
机器学习实战：意大利Covid-19病毒感染数学模型及预测
deephub
03-13 5521
作者：Gianluca Malato deephub翻译组：刘欣然 当今世界正在与一个新的敌人作斗争，那就是Covid-19病毒。 该病毒自首次在中国出现以来，在世界范围内迅速传播。不幸的是，意大利的Covid-19感染人数是欧洲最高的，为19人。我们是西方世界第一个面对这个新敌人的国家，我们每天都在与这种病毒带来的经济和社会影响作斗争。 在本文中，我将用Python向您展示感染增长的简单数学分...
Python‎实战-预测未来30天新冠病例
程序员石磊
06-03 1万+
在本文中，我将向您介绍一个关于未来 30 天使用 Python 预测 Covid-19 病例的机器学习项目。这些类型的预测模型有助于提供对流行病的准确预测，这对于获取有关传染病可能传播和后果的信息至关重要。 政府和其他立法机构依靠这些类型的机器学习预测模型和想法来提出新政策并评估应用政策的有效性。 在接下来的 30 天内，我将通过导入必要的 Python 库和数据集来开始使用 Python 进行 Covid-19 病例预测的任务： 下载数据集 链接：https://pan.baidu.com/s/1hyx
【源码】基于机器学习的COVID-19感染人数预测
weixin_42825609的博客
05-11 2447
这个例子展示了如何使用机器学习来预测时间序列数据。 This example shows how to forecast time series data using Machine Learning. 要预测序列未来时间的数值，可以通过训练回归机器学习来实现，其中的响应是每移动一个时间步长的训练序列。 To forecast the values of future time steps of a sequence, you can train a regression Machine Learning.
机器学习案例（五）：Covid-19 死亡人数预测
全栈川川
09-07 1242
使用自动化时间序列模型预测covid死亡人数
李宏毅机器学习作业1——预测COVID-19人数
iwill323的博客
11-08 2530
李宏毅机器学习代码——预测COVID-19人数
推文信息价值评估：COVID-19 Infodemic 数据集分析
weixin_31776191的博客
04-28 1201
在COVID-19大流行的背景下，社交媒体成为了人们获取和分享信息的首选渠道。然而，随之而来的是信息过载和大量的误导信息，这些现象共同构成了所谓的"Infodemic"。信息过载是指人们被大量的信息所淹没，难以找到可信赖和有用的信息。误导信息则是指错误或有偏见的内容，这些内容往往由假新闻、谣言或者不实信息构成，对公众健康和安全构成了严重威胁。辨识误导信息的关键在于能够识别信息源的可信度和内容的真实性。
深度学习：生成对抗网络（GAN）详解
sweet_ran的博客
11-23 757
摘要：本文深入解析生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的核心原理、训练机制与实际应用。通过类比“师生博弈”模型，直观理解 GAN 的对抗思想，并结合数学公式揭示其优化本质。
【机器学习基础】Attention in Transformers：注意力机制
安如衫的刷怪之路
11-23 1162
原始 Transformer 结构采用 Encoder-Decoder，Encoder 负责上下文建模，Decoder 通过自回归生成输出，二者通过 Cross-Attention 相连。文章重点拆解 Self-Attention 的 Q、K、V 机制：用点积计算相关性并经缩放与 Softmax 得到权重，再对 V 加权求和得到上下文化表示；解释了为何需要独立的 Q/K/V 投影以打破对称、解耦语义并做信息过滤。
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-23 1178
# 生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
【2025版李宏毅机器学习系列课程】CH2 机器学习 Training Guide
weixin_63466958的博客
11-22 697
本文探讨了机器学习中的关键优化问题与解决方案。首先分析了模型偏差（model bias）与优化问题的区分方法，建议从浅层网络开始逐步验证。其次讨论了过拟合问题及应对策略，包括数据增强、参数共享和正则化等方法。在模型选择方面，强调交叉验证比直接测试更可靠，并介绍了n折交叉验证技术。针对梯度下降中的临界点问题，解释了如何通过海森矩阵判断局部极小值和鞍点。最后对比了不同批量大小的优劣，指出小批量训练虽然噪声更大但能带来更好的泛化性能。整体呈现了机器学习模型优化中的权衡策略与技术要点。
使用机器学习检测 DGA 域名 — SVM
好记性不如烂笔头
11-23 200
DGA 是 Domain Generation Algorithm（域名生成算法）的简称，是指使用主控端和被控端协商好的一种基于随机算法的域名生成协议，简单来说就是生成一个随机字符串来作为域名并进行注册，将其作为 C&C 服务器的域名并不定时经常性更换。由于具备强随机性，短时效性，通过 DGA 生成的域名往往在查杀上更具被难度。
线性映射（Linear Mapping）原理详解：机器学习中的数学基石
tsz520eee的博客
11-22 730
本文探讨了线性映射在机器学习中的数学基础与应用。首先介绍了线性映射的形式化定义和基本性质，包括可加性、齐次性等核心特性。然后阐述了线性映射的矩阵表示理论，通过C代码实现了线性变换的几何解释。最后讨论了核与像的空间理论，包括秩-零化度定理等重要概念，并提供了计算矩阵秩的算法实现。文章结合数学理论与编程实践，为理解机器学习中的线性代数基础提供了全面参考。
氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻
qq_28126171的博客
11-22 694
正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。
更换适配python版本直接进行机器学习深度学习等相关环境配置(非仿真环境)
qq_42217078的博客
11-23 222
​ 上一篇 最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关 在仿真环境下配置的 ，但是运行效率没有直接合适版本的快，故而重新配置 ​至此环境已完全配置就绪，可直接用于机器学习、深度学习、数据可视化等各类开发场景！ 整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！
基于学习的人工智能（1）机器学习
最新发布
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 198
在人工智能早期，主流方法是将人类的知识和思维方式“灌输”给机器，从而让机器具备思考能力。这种基于知识的方法在定理证明和专家系统等任务中取得了巨大成功，但也存在明显缺点：首先，人类总结知识既繁琐又耗时；其次，机器只能在预设的知识框架内运行，永远难以超越人类的知识范围。尤其是进入 21 世纪后，随着数据量的爆发式增长和计算机性能的不断提高，机器能够从数据中学到的知识越来越丰富，能力也越来越强大，直接引发了新一轮人工智能浪潮。他发现，通过不断调整参数，机器仅用了 8-10 个小时便学会了超过他本人的棋艺。
基于Python的机器学习/数据分析环境搭建完全指南
我是小灰灰，很高兴认识你！
11-22 794
本文详细介绍了构建专业Python机器学习与数据分析环境的完整流程。推荐使用Miniconda管理Python解释器和虚拟环境，创建独立项目环境。核心内容包括：基础数据分析库和深度学习框架的安装；JupyterLab、VSCode等开发工具配置；GPU加速环境搭建；环境验证测试方法。还提供了依赖管理、镜像加速、Docker部署等高级技巧，以及常见问题解决方案。通过本指南可建立标准化、高性能的开发环境，确保机器学习项目的可复现性和高效性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值