1- 准备工作：需要预先安装的环境：
numpy
matplotlib
h5py
PIL 和scipy dnn_app_utils是自定义的函数列表，该函数在上一次的作业中（Building your Deep Neural Network: Step by Step）有使用到。np.random.seed(1) 是为了确保所有的随机函数在调用的时候具有一致性。环境测试：import tim
# Python在癌症分类中的应用
癌症是一类复杂而多样的疾病，其早期诊断和及时治疗对患者的生存率有着重要影响。近年来，机器学习和深度学习等技术在医学领域的应用越来越广泛，尤其是在癌症的分类和预测方面。本文将介绍如何使用Python进行癌症分类，展示基本的机器学习流程，并提供一些示例代码。
## 癌症分类的基本流程
癌症分类的基本流程可以总结为以下几个步骤：
```mermaid
flow
Git属于分散型版本管理系统
版本管理就是管理更新的历史记录，他能回退到特定阶段，恢复误删除的文件等。
集中型与分散型
集中型：
如图2.1以 svn 为代表的集中型，集中型将所有数据集中存放在服务器之中，所以只存在一个仓库。这样是有便于管理的优点。但是一旦开发者所处的环境不能连接服务器，就无法获取最新的源代码，开发也就几乎无法进行。
记录学习图像分类神经网络的学习笔记第一步：导入所需要的库import os
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import torch
from torch import nn
import torch.optim as optim
import torchvision
#pip instal
前言 医学领域的数据集具有标注样本少、图像非自然的特点，transformer已经证明了在自然图像领域下的成功，而能否应用于医学领域等少量标注样本的非自然图像领域呢？本文研究比较了CNN和ViTs在三种不同初始化策略下在医学图像任务中的表现，研究了自监督预训练对医学图像领域的影响，并得出了三个结论。代码：https://github.com/ChrisMats/medical
本文假设你已经拥有一个github账户1，下载github for windows客户端 https://windows.github.com/ 2，安装好后，启动图形界面。3，如果你已经在github创建了一个仓库，请从9开始看。4，填写在github上注册的邮箱和用户名，登陆。5，登陆后会展示如下所示的窗口：根据途中标注的one，two，three，four进行操作创建一个本地仓库。6，创建
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2024-10-12 19:32:22
49阅读
在本教程中，我们将介绍一个有点简单但是有效的方法，仅需非常少的训练样本 —— 只要你想要识别的那些类中几百或几千张图片，你就可以用它来构建一个强大的图像分类器。我们将经历下面过程：从无到有训练一个小型网络(作为基线)使用预先训练的网络的瓶颈特征微调预先训练的网络的顶层这将让我们涵盖以下的Keras特征：用于使用Python数据生成器训练Keras模型的fit_generator用于实时数据增强的I
一、图像分类图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用。如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。得益于深度学习的推动，图像分类的准确率大幅度提升。在经典的数据集
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2024-05-13 09:30:51
430阅读
目录图像分类1 CIFAR-10数据集2 卷积神经网络（CNN）3 CNN结构的演化4 AlexNet网络5 Network-in-Network网络5.1 1x1卷积6 全局平均池化7 GoogLeNet7.1 Inception V1网络7.2 Inception V2网络7.3 Inception V3网络7.4 Inception V4网络8 总结一下Inception 图像分类判断图片
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2024-04-07 08:51:17
158阅读
深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解 目录深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解1. 前言2. Self-Attention3. Multi-head Self-Attention3. Positional Encodin
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2024-03-22 16:05:19
76阅读
如何用Pytorch包处理数据 常用的：对于图像，可以用 Pillow，OpenCV对于语音，可以用 scipy，librosa对于文本，可以直接用 Python 或 Cython 基础数据加载模块，或者用 NLTK 和 SpaCy 对于视觉处理，常用torchvision包处理数据集，其包括Imagenet，CIFAR10，MNIST 等公共数据集的数据加载模块 torchvision.data
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2024-07-09 16:12:32
25阅读
背景现有一些mRNA和miRNA组学数据，需要做癌症分型。此前有如下基础：高中生物关于DNA，RNA，蛋白质之间转录翻译，影响形状的知识机器学习基本知识，尤其是聚类但对mRNA,miRNA 癌症分型的概念和相关知识毫无了解，特做此笔记。本文资料大多整理自硕士学位论文：基于多组学数据的癌症分型研究 作者：王东利，西安电子科技大学（后期可能会继续更新）概述癌症分型：同一种癌症类型的患者表现形状不同，属
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2024-05-13 16:48:48
131阅读
易点评癌症可能是由于宿主组织被细菌和病毒感染所诱发的。而这类致癌过程背后的机制主要有两类：一类是病毒将自身遗传物质整合到宿主基因组中从而导致致癌病毒蛋白的表达，而另一类则是细菌所导致的慢性炎症引发的组织癌变。随着基因组测序技术的快速发展，快速准确的获得大量的测序信息变得越来越容易。因此，在本研究中作者利用了3025个全基因组测序的数据库和相应的RNA-seq结果来深入的解析病毒、细菌和癌症之间的新
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2023-10-08 23:15:40
20阅读
# 用机器学习进行癌症分类预测：新手指南
## 引言
随着机器学习技术的飞速发展，医疗领域也逐步应用这一技术来帮助医生进行决策和提升诊断准确性。本文将为初学者介绍如何使用机器学习进行癌症分类预测。我们将从数据准备到模型评估详细阐述整个流程，并用实际代码示例加以说明。
## 流程概述
在开始之前，首先了解一下整个流程。以下是我们进行癌症分类预测的主要步骤：
| 步骤
# 开发指南：使用 Python 对癌症进行分类
## 步骤概述
下面是实现“Python根据基因对癌症分类”的整体流程，我们可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备：获取基因数据集 |
| 2 | 数据预处理：清洗数据、特征选择等 |
| 3 | 模型选择：选择合适的分类算法 |
| 4 | 模型训练：使用训练数据训练模型 |
|
原创
2024-06-07 06:38:07
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目录完成步骤或思路：①拆分图片的标签：②图片类别的个数：③图片具体类别（list存储）：④读取图片类别数目创建对应类别序号文件夹：⑤将图片复制并分类到目标文件夹：⑥将图片转为RGB（可选项）：代码一、上述拆分步骤的完整代码二、 精简版(25行超浓缩) 以下是单个文件夹里的所有图片，我们的目的是把这些图片按照“-”前的数字序号进行分类，存到新的文件夹里。 “-”前面的数字为类别，后面是对应序号。所
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2023-07-11 21:29:46
243阅读
# 机器学习癌症分类预测关注指标
随着科技的进步，机器学习在医学领域的应用越来越广泛，尤其是在癌症分类和预测中发挥了重要的作用。本文将探讨机器学习在癌症分类中的关键指标，并通过代码示例进行具体说明。
## 机器学习在癌症分类中的流程
在机器学习模型应用于癌症分类的过程中，通常包括数据收集、预处理、特征选择、模型训练、模型评估和模型应用等步骤。以下是这些步骤的一个简单流程图：
```merm
原创
2024-09-24 05:28:37
56阅读
MNIST训练一个二分类器性能考核使用交叉验证测量精度混淆矩阵精度和召回率精度/召回率权衡ROC曲线训练一个随机森林分类器，并计算ROC和ROC AUC分数多类别分类器错误分析多标签分类多输出分类MNIST数据介绍：使用MNIST数据集，这是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。这个数据集被广为使用，因此也被称作是机器学习领域的“Hello W
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2024-10-30 15:49:23
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https://github.com/facebookresearch/multigrainMultiGrain: a unified image embedding for classes and instancesAbstractMultiGrain是一种网络架构，产生的紧凑向量表征，既适合于图像分类，又适合于特定对象的检索。它建立在一个标准分类主干上。网络的顶部产生包含粗粒度和细
