数据驱动的机器学习方法在社会治理中的应用研究--以城市精神预测与老年健康预测为例

目录

声明

致谢

1 绪论

1.1 研究背景及目的

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究目的

1.2 研究意义

1.2.1 理论意义

1.2.2 实践意义

1.3 研究框架

2 文献评述

2.1机器学习驱动社会治理应用研究

2.2机器学习方法与传统分析方法对比研究

3 数据驱动的机器学习研究方法

3.1 机器学习基本定义

3.2机器学习常见算法简介

3.3 数据驱动的机器学习研究方法

3.3.1 数据收集

3.3.2 数据处理

3.3.3 特征选择

3.3.4构建+训练模型

3.3.5验证模型

3.3.6分析结果

4 案例一：城市精神状态预测研究

4.1 数据收集与预处理

4.2 特征选择

4.3 建立模型

4.3.1 线性模型

4.3.2 非线性模型

4.4 研究结果

4.5讨论

5案例二：老年人晚年健康状况影响因素研究

5.1 数据总览

5.2 数据合并

5.3 特征选择

5.4 数据处理

5.5 构建+训练模型

5.6 交叉验证

5.7 实验结果

5.8讨论

6 总结与展望

6.1 总结

6.2研究不足

6.3 未来展望

参考文献