Analysis on dengue severity using machine learning approach

Analysis on dengue severity using machine learning approach

This thesis is submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Science in Computer Science and Engineering, 2021.

Бібліографічні деталі
Автори:	Sayeed, Sanjana, Rashid, Iktisad, Sotej, Muktadir Rabbi
Інші автори:	Ajwad, Rasif
Формат:	Дисертація
Мова:	English
Опубліковано:	Brac University 2021
Предмети:	Dengue DSS DHF Supervised Unsupervised Hierarchical clustering Xg-boosting Clinical data Machine Learning
Онлайн доступ:	http://hdl.handle.net/10361/15734

Схожі ресурси

Seroprevalence and clinical characteristics investigation of Dengue virus infection in rural Bangladesh during 2019 Dengue outbreak
за авторством: Rashed, Afsana
Опубліковано: (2021)

Frequent dengue outbreaks in South Asian countries: analysis of associated risk factors and possible preventive measures
за авторством: Islam, Mohibul
Опубліковано: (2024)

An overview on the prevalence and diagnosis of dengue
за авторством: Ashik-Uz- Zaman
Опубліковано: (2018)

Detection of circulating dengue virus serotypes of 2021 dengue outbreak in Dhaka, Bangladesh
за авторством: Rahmat, Raad
Опубліковано: (2023)

Clinical evaluation of dengue and identification of risk factors for severe disease: protocol for a multicentre study in 8 countries
за авторством: Jaenisch, Thomas, та інші
Опубліковано: (2018)

Identifying the best metrics to find the best quality clusters of genes from gene expression data
за авторством: Choudhury, Joydhriti, та інші
Опубліковано: (2019)

Distinguish and management of the deadly co-infection caused by dengue virus and coronavirus in Bangladesh
за авторством: Johora, Fatema-Tuz
Опубліковано: (2024)

Global strategies for combating dengue Virus: a review on the control methods
за авторством: Montasir, Fahim
Опубліковано: (2024)

Demystifying machine learning models for IOT attack detection with explainable AI
за авторством: Muna, Rabeya Khatun, та інші
Опубліковано: (2021)

Drug utilization study in dengue infection in a tertiary care hospital in Bangladesh
за авторством: Kundu, Sudipto
Опубліковано: (2023)

A review on the surveillance methods of the aedes aegypti mosquito for the prevention of dengue
за авторством: Hossain, Md.Murad
Опубліковано: (2024)

A Study of gainful employment of learners receiving skills training in the informal sector using Machine Learning
за авторством: Raizan, Syed Ahsan, та інші
Опубліковано: (2021)

Prediction and detection in change of cognitive load for VIP’s by a machine learning approach
за авторством: Rahman, Fahim, та інші
Опубліковано: (2021)

Diseases to spread rapidly on insects: experts point at climate change
за авторством: Palma, Porimol
Опубліковано: (2016)

Developing a novel multi-epitope vaccine against Dengue virus targeting the Envelope protein using an Immunoinformatics approach
за авторством: NASIFUZZAMAN, S M
Опубліковано: (2021)

Role of statins as antagonists of 1DHF in cancer
за авторством: Mustafa, Nashrah
Опубліковано: (2018)

The economics of clusters

A new approach for processing X-ray data for detecting mini-halos in galaxy clusters
за авторством: Jafar, Zareef, та інші
Опубліковано: (2021)

3G and 4G paging success rate based mobile network anomaly detection using supervised and unsupervised learning
за авторством: Ahasan, Md Rakibul
Опубліковано: (2022)

Anomaly clustering based on correspondence analysis
за авторством: Islam, Humayra
Опубліковано: (2018)

Finding habitable exo planets using boosting algorithm
за авторством: Rahman, Md. Mashfiq, та інші
Опубліковано: (2020)

Speech emotion detection using supervised, unsupervised and feature selection algorithms
за авторством: Rifat, Abu Nuraiya Mahfuza Yesmin, та інші
Опубліковано: (2019)

Extractive text summarization using Fuzzy-c-means clustering
за авторством: Gani, Shafiul
Опубліковано: (2019)

Prediction of bipolar disorder from mental episodes using machine learning approach
за авторством: Tasmeem, Sumaiya, та інші
Опубліковано: (2023)

Education content provider based on particular weaknesses of students: a unsupervised machine learning appro
за авторством: Rahman, Shabab Intishar, та інші
Опубліковано: (2024)

A new tool to measure approaches to supervision from the perspective of community health workers: A prospective, longitudinal, validation study in seven countries
за авторством: Vallières, Frédérique, та інші
Опубліковано: (2022)

Qualitative classification of the breast cancer genome and clustering of the cancer gene network
за авторством: Fatema, Kaniz, та інші
Опубліковано: (2019)

Supervision in thought and action /
за авторством: Lucio, William H.
Опубліковано: (1979)

Why employees don't do what they're supposed to do and what to do about it /
за авторством: Fournies, Ferdinand F.
Опубліковано: (1988)

Early detection of chronic kidney disease using machine learning
за авторством: Abrar, Tahmid, та інші
Опубліковано: (2019)

Federated ensemble-learning for transport mode detection in vehicular edge network
за авторством: Alam, MD. Mustakin, та інші
Опубліковано: (2023)

Prediction on large scale data using extreme gradient boosting
за авторством: Sawon, Md.Tariq Hasan, та інші
Опубліковано: (2016)

Integration of data clustering to intelligent email classifier
за авторством: Zisan, Shahriar Ahmed
Опубліковано: (2019)

Detecting online recruitment fraud by using machine learning
за авторством: Ghosh, Gitanjali, та інші
Опубліковано: (2021)

Excellence in supervision : essential skills for the new supervisor /
за авторством: Conlow, Rick
Опубліковано: (2004)

তত্ত্বাবধান ও তত্ত্বাবধায়ক /
за авторством: খান, মিসবাহউদ্দিন

Why employees don't do what they're supposed to do and what to do about it /
за авторством: Fournies, Ferdinand F.
Опубліковано: (1988)

Clustering web pages based on doc type structure in a distributed manner
за авторством: Kader, Kazi Samiul, та інші
Опубліковано: (2015)

Power, Powerlessness and Addiction
за авторством: Jim Orford
Опубліковано: (2013)

The Origins of Health and Disease
за авторством: Michael E. Hyland
Опубліковано: (2012)