안녕하세요,
모든 사람,
그리고
환영
에게
우리의
프레젠테이션.
나의
이름
~이다
박사
앤디 마우로무스타코스.
나는
a
교수
~에
그만큼
농업
통계
랩
~에
그만큼
대학교
~의
아칸소.
나의
공동
증여자
~이다
박사
쇼나
바이머
그녀는 A
조수
교수
~에
가금류
과학
부서
~에
그만큼
대학교
~의
아칸소,
그리고
그녀는
그만큼
동물
복지
위원장
~에
그만큼
대학교.
이었다
가고 있다
에게
말하다
에게
너
오늘
~에 대한
예측
모델
~을 위한
BCO
절름발이
사용 중
건강
그리고
스트레스
그리고
다리
건강
매개변수
~에
육계.
우리의
프레젠테이션
~이다
가고 있다
에게
BE
짧은.
이었다
가고 있다
에게
논의하다
그만큼
모델
저것
우리
~이다
입어 보기,
그만큼
챔피언
모델,
그만큼
그들
저것
그들
얻다
그만큼
메달.
이었다
가고 있다
에게
평가하다
그들을,
그리고
이었다
가고 있다
에게
가지다
일부
결론
~에
그만큼
끝.
쇼나?
모두
오른쪽.
이것
공부하다
비교하다
생리적인
그리고
비침습적
조치
~의
스트레스
그리고
절름발이
~에
임상적으로
건강한
그리고
BCO—
또는
b
골수염을 동반한 혈관 연골괴사증-부하
육계.
BCO
~이다
a
주요한
원인
~의
감염성
절름발이
~에
싸움꾼
닭,
~와 함께
대군
진단
요구하다
안락사.
따라서,
있다
a
필요
~을 위한
기술적
혁신
에게
감지하다
건강
그리고
절름발이
상태
~에
동물들
에게
프로젝트
그만큼
질병
있을 수 있는 일
이전의
에게
객관적인
습격.
~ 안에
이것
공부하다,
조류
~이었다
높은
~에
분리된
환경
변호사 사무실
~와 함께
어느 하나
목재
깎은 조각
~에
그만큼
바닥,
또는
그만큼
깃,
그리고
a
철사
바닥
모델
저것
~이다
검증됨
에게
유도하다
BCO
절름발이.
아홉
비침습적
조치
~의
스트레스
그리고
절름발이
~이었다
모은
~에서
256
조류,
남성
육계,
~ 위에
여러 개의
주,
어느
포함됨
핵심
몸
온도,
스트레스
호르몬,
표면
온도
~의
그만큼
머리,
그만큼
눈,
그리고
그만큼
부리,
그리고
그만큼
다리,
그만큼
뒷꿈치,
그만큼
정강이,
그리고
그만큼
피트,
~와 함께
적외선
열화상촬영.
다리
피
산소
포화
~였다
또한
정확히 잰
~와 함께
a
맥박
산소측정기.
의
이것들
조치,
우리 둘
찾았다
에게
검증하다.
그만큼
첫 번째
~였다
추출
~의
코르티코스테론
~에서
그만큼
깃털.
코르티코스테론은
그만큼
주요한
주요한
스트레스
호르몬,
그리고
그만큼
금
기준
~을 위한
조치
~이다
피
혈청
농도,
어느
필요함
그만큼
포착
그리고
제지
~의
그만큼
새
에게
모으다
그것.
그래서
만약에
깃털
코르티코스테론
~할 수 있었다
BE
검증됨,
그 다음에
우리
~할 수 있었다
간단히
클립
a
깃털
그리고
~ 아니다
놓다
그만큼
새
~을 통해
저것
스트레스
~의
제지
그리고
피
그리다.
그만큼
두번째
~였다
그만큼
열의
이미지,
~의
어느
각
픽셀
가지다
그것은
소유하다
온도
기록됨
그리고
~할 수 있다
BE
사용된
에게
정량화하다
외부
변화
~에
피부
온도
관련된
에게
피
흐름,
헌금
a
비침습적
도구
에게
측정하다
건강
그리고
복지.
동안
스트레스,
주변부
피
~이다
분류된
에게
그만큼
핵심,
그리고
우리
예상되는
그만큼
평균
픽셀
~의
그만큼
눈
그리고
그만큼
부리,
또는
평균
그리고
바브,
에게
BE
낮추다
~에
절뚝거리는
~보다
소리
조류,
어느
우리
상관관계가 있다
~와 함께
그만큼
혈청
코르티코스테론.
을 위한
그만큼
열의
이미지
~의
그만큼
다리,
우리
예상되는
그만큼
평균
픽셀
온도
~의
그만큼
전당,
그만큼
정강이,
그리고
그만큼
발
에게
BE
낮추다
~에
그만큼
절뚝거리는
조류,
둘 다
~을 위한
그만큼
스트레스
이유
그리고
또한
~을 위한
그만큼
식민지화
~의
그만큼
박테리아
저것
느려지다
그만큼
피
흐름,
어느
우리
상관관계가 있다
~와 함께
그만큼
다리
피
산소
포화.
거기
~이었다
두드러진
차이점
~ 사이
절뚝거리는
그리고
소리
조류.
우리의
목표
~이다
에게
식별하다
어느
~의
이것들
아홉
건강
그리고
스트레스
지표
~이다
중요한
~을 위한
절름발이.
우리
원하다
에게
짓다
모델,
둘 다
~을 위한
예측
목적,
하지만
우리
~이다
~에
농업,
그리고
우리
좋다
에게
게시하다
서류
저것
노력하다
에게
설명하다
어떻게
우리의
입력
영향을 받는다
그만큼
응답.
우리
~이다
희망하다
저것
일부
~의
그만큼
모델,
그만큼
전통적인
회귀
모델,
~ 할 것이다
하다
꽤
잘
그리고
우리
~할 수 있다
해석하다
저것들.
~ 안에
우리의
행동 양식,
우리
이야기했다
에 대한…
그것은
a
균형 잡힌
공부하다.
그것은
a
매치 페어 실험
어디
모든
시간
a
소리
새
~이다
관찰된,
a
절뚝거리는
새
~이다
또한
관찰했다
~에
그만큼
같은
지표
우리
가지다
하나
투사
~의
a
질병
~의
0.5.
이었다
가고 있다
에게
가져가다
이점
~의
그만큼
모델
상영
플랫폼
~의
제이엠피
찬성
17.
이었다
가고 있다
에게
선택하다
그만큼
절뚝거리는
저것
가지다
가치
1
그리고
0
범주형.
1 스탠드
을 위한,
예,
그것은
엉터리. 0
~이다
그만큼
소리
.
우리
가지다
우리의
아홉
예측자
~에
여기.
이었다
가고 있다
에게
하다
그만큼
기본값.
이었다
가고 있다
에게
모두에게 적합
~의
그만큼
기계
학습
모델,
저것
그들
~이다
확인됨.
이었다
가고 있다
에게
선택하다
십자가
확인.
이었다
가고 있다
에게
가지다
5 배
십자가
확인.
와 함께
우리의
근사치를 내다
250
조류,
이었다
가고 있다
에게
가지다
~에 대한
50
조류
당
겹,
그리고
이었다
가고 있다
에게
반복하다
그것
두 배.
우리
선택된
그만큼
무작위의
씨앗
그래서
우리
~할 수 있다
낳다
그만큼
결과.
알아채다
저것
I
했다
~ 아니다
추가하다
그만큼
이차방정식
자귀
그리고
상호 작용
자귀
에게
바라건대
가지다
더 쉽다
해석.
언제
우리
선택하다
이것,
그리고
우리
딸깍 하는 소리
"
달리다
, "
제이엠피
취하다
~에 대한
a
분. 나
티
가고 있다
에게
오다
위로
~와 함께
그만큼
순위
~의
그만큼
모델
저것
우리
가지다
적합함.
이것
~이다
무엇
우리
부르다
그만큼
시작
~의
그만큼
끝.
우리
가지다
10
다른
데이터
세트
저것
우리
가지다
시험을 마친.
이것
~이다
그만큼
평균
맞다
기준,
더 높은
그만큼
RS
quare, 그리고
~이다
그만큼
순위
그만큼
최상의,
두번째
최상의,
제삼
최상의.
희망적으로
~을 위한
우리를,
우리
예상되는
저것
그만큼
신경 강화
모델
5월
하다
a
작은
조금
더 나은
~보다
그만큼
전통적인
회귀
모델,
그런
~처럼
그만큼
페널티를 받다
회귀
그리고
그만큼
물류
회귀
모델,
하지만
우리
~이었다
행복하다
에게
보다
저것
이것들
~이다
우리의
닫다
두번째.
만약에
우리
원했다
에게
보다
어떻게
우리의
최상의
모델
했다,
이었다
가고 있다
에게
가다
그리고
보다
저것
그만큼
최상의
모델-
그만큼
신경 강화,
저것
~이다
그만큼
최상의
모델
~을 위한
예측하다
목적
-가졌다
a
잘못된 분류
~의
0.
너
~할 수 있다
보다
여기
둘 다
~에
그만큼
훈련
그리고
그만큼
확인
저것
우리의
수화기
운영
특성
곡선
도달하다
매우
곧
그만큼
1
그리고
~에 머물다
1,
어느
~이다
극도로
좋은.
우리
보다
그만큼
착란
메트릭
저것
밖으로
~의
그만큼
49
조류,
이었다
~ 아니다
정말
잘못된 분류
어느
~의
그들, 그래서
이것
~이다
a
매우
좋은
모델
~와 함께
a
매우
높은
일반화된
RS
왜?
그리고
모두
~의
그만큼
다른
맞다
기준
저것
~이다
생산하다
~에
여기.
하지만
우리
~이다
더
관심 있는
~에
그만큼
회귀
의 유형
모델.
그만큼
회귀
유형
~의
모델,
그만큼
일반화된
회귀,
우리
~할 수 있다
보다
저것
언제
우리
사용
올가미
~처럼
그만큼
견적
방법,
그만큼
모델
포함됨
모두
~의
그만큼
변수,
그리고
우리
가지다
커플
~의
아니다
-중요한
변수
~에
그만큼
모델
~에
여기.
우리
~할 수 있다
보다
이것들
아니다
-중요한
요인들,
그런
~처럼
그만큼
FCORT,
너
~할 수 있다
보다
그것
저것
그것은
~ 아니다
횡단
그만큼
수평의
선.
너
~할 수 있다
보다
저것
그만큼
년도
평균
~이다
~ 아니다
중요한,
하지만
~이다
포함됨.
우리
~할 수 있다
보다
저것
이것
모델
가졌다
약
세 가지 오분류, 하나의 오분류
비율
~의
~에 대한
7
%.
여기
~이다
그만큼
제삼
모델
저것
였다...
만약에
우리
가졌다
에게
주다
그것
금,
은,
그리고
청동,
이것들
둘
~ 할 것이다
공유하다
그만큼
두번째
장소.
그만큼
물류
회귀
모델,
언제
우리
했다
그만큼
단계
지혜로운
절차,
결정했다
~ 아니다
에게
포함하다
그만큼
둘
고도로
아니다
-중요한
요인.
우리
~할 수 있다
보다
~에
우리의
회귀
모델,
~에
그만큼
물류
회귀
모델,
저것
스코트
~이다
그만큼
최대
중요한
변하기 쉬운.
이것
모델
가지다
비슷한
잘못된 분류
비율
~의
삼,
그만큼
같은
~처럼
그만큼
물류
회귀.
여기
~이다
어떻게
그만큼
일곱
지시자
변수
~이다
사용된
에게
예측하다
그만큼
개연성
~의
절름발이.
무엇
우리
좋다
~에 대한
그만큼
회귀
유형
~의
모델
~이다
저것
우리
~할 수 있다
얻다
승산
비율
저것
~ 할 것이다
돕다
우리를
에게
해석하다.
을 위한
예,
~을 위한
우리의
최대
중요한
변하기 쉬운,
우리
~할 수 있다
보다
저것
그만큼
승산
~의
절름발이
~이다
두 배
~와 함께
하나
단위
~의
증가하다
~이다
혈청
코르티솔.
전반적인,
우리
~일 것이다
좋다
에게
말하다
저것
그만큼
물류
회귀
모델
오직
사용된
일곱
밖으로
~의
그만큼
아홉
지표
그만큼
신경 강화
모델
그리고
그만큼
일반화된
회귀,
둘 다
~의
그들을
사용된
모두
아홉
지표
~을 위한
절름발이.
모두
~의
그만큼
모델
가지다
영역
아래에
그만큼
곡선의
보다 큰
~보다
0.9. 모두
~의
그만큼
모델
가지다
a
낮추다…
회귀
유형
모델의
가졌다
그만큼
7
%
잘못된 분류
~에
그만큼
확인
세트,
그리고
그만큼
신경 강화
했다
~ 아니다
가지다
아무것.
우리
~할 수 있다
비교하다
우리의
삼
우승자
모델
사용 중
그만큼
모델
비교
플랫폼
~에
제이엠
피.
우리
~할 수 있다
보다
저것
~에
자귀
~의
예측,
엄격히
예측,
그만큼
신경 강화
모델
~이다
상당히
더 나은
~보다
둘 다
~의
그만큼
일반화된
회귀
그리고
그만큼
회귀
모델.
그만큼
둘
회귀
모델
,
그만큼
하나
~와 함께
모두
아홉
변수 대
그만큼
하나
~와 함께
그만큼
일곱
변수,
~이다
~ 아니다
상당히
다른
~에서
각
다른.
그들
모두
가졌다
a
매우
비슷한
영역
아래에
그만큼
곡선,
그리고
그들
가졌다
비슷한
잘못된 분류
~의
삼
조류.
이것
~이다
우리의
프레젠테이션.
우리는
좋다
에게
감사하다
너
~을 위한
당신의
주목.
우리
가지다
일부
참고문헌
저것
너
~할 수 있다
찾다
비슷한
관련된
재료
에게
그만큼
기법
저것
우리
사용된
~에
제이엠피
선적 서류 비치
저것
~ 할 것이다
돕다
너
~을 통해
이것
프로세스.
감사하다
너
~을 위한
당신의
주목.