前言如今，越来越多的公司正在为用户量身定制内容并产生个性化推荐。例如商家个性化产品推荐以及促销活动。为了产生最好的产品内容，我们首先需要推测用户的下一步动作。比如，用户会通过浏览一个商品并将其添加进购物车。如果我们在此时此刻推送此类商品的促销信息，那么用户会更有更大概率去购买商品。通过对于用户过去的行为以及喜好，我们可以推断出用户在未来潜在的行为倾向从而产生更好的个性化内容( 例如：
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2023-08-24 17:45:54
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研究背景及目的：脑癌是最具侵袭性的肿瘤之一：70%被诊断患有这种恶性肿瘤的患者将无法存活。对其进行早发现是提高生存率的基础。根据脑细胞的正常或异常程度，脑癌可分为四个不同级别（即i、II、III和IV）。以下工作旨在通过分析大脑磁共振图像来鉴别不同级别的脑癌。方法：本文提出了一种集成学习的方法鉴别不同级别肿瘤。基于集成学习结合MRI图像能够使用非入侵的方式鉴别不同级别的脑癌。所考虑的影像组学特征分
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2023-12-19 19:39:31
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导入数据1 '''
2 导入肿瘤数据，数据集第一个特征我们可以作为索引。
3 由于数据集无特征名，我们需要手动添加
4 '''
5 import numpy as np
6 import pandas as pd
7 column_names = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size', 'Unifor
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2023-07-27 15:55:13
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分类问题使用线性回归解决的都是线性问题，而乳腺癌预测是分类问题。那么PyTorch是怎么求解一个非线性问题？乳腺癌预测根据血常规的化验预测，查询出规律。有30多个特征，输出0或1 是否患有乳腺癌。一、获取数据import pandas as pd
# 读取乳腺癌的数据
df = pd.read_csv('./breast_cancer.csv')
# 数据中的30个特征
X = df[df.co
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2023-10-10 09:18:54
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良/恶性乳腺癌肿瘤预测良/恶性乳腺癌肿瘤预测问题是一个十分经典的机器学习问题，简单来说我们需要利用肿块厚度和细胞尺寸这两个特征来判断肿瘤的类型（良性或者是恶性）。 我们首先来看一下部分数据 Clump Thickness 表示肿块厚度（取值被人为划分为1到10，共10个等级），Cell Size 表示细胞尺寸（同样取值被人为划分为1到10，共10个等级），Type表示肿瘤的类型：0代表良性肿瘤，1
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2023-12-04 22:07:19
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# 如何实现“MATLAB机器学习预测肿瘤良恶性”
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(获取数据) --> B(数据预处理)
B --> C(特征提取)
C --> D(模型选择及训练)
D --> E(模型评估)
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 获取数据
首先需要准备好肿瘤数据集，可以从公开数据集中下载。
原创
2024-03-27 07:58:39
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目录1 逻辑回归api介绍2 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测2.1 背景介绍2.2 案例分析2.3 代码实现2.4 小结
原创
2022-10-08 08:00:33
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逻辑回归（logistics regression）一、逻辑回归的概念1. 回顾线性回归2. 为什么要用逻辑回归二、逻辑回归1. “回归”的基本原理2. 具体过程（1）引言（2）逻辑回归模型的构建（3）构造预测函数（4）构造损失函数
J
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2024-02-04 20:24:16
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肿瘤分类与预测神经网络
## 引言
肿瘤是医学领域中一个重要的研究方向，肿瘤的分类与预测对于临床诊断和治疗具有重要意义。随着人工智能技术的迅速发展，神经网络在肿瘤分类与预测中的应用逐渐得到关注。本文将介绍肿瘤分类与预测神经网络的基本原理，并以代码示例的形式进行说明。
## 肿瘤分类与预测神经网络原理
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型。在肿瘤分类与预测中，神经网络通过学习大量的
原创
2023-09-05 07:36:13
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NetMHCpan软件用于预测肽段与MHC I型分子的亲和性，最新版本为v4.0, 基于人工神经网络算法，以180000多个定量结合数据和MS衍生的MHC洗脱配体的组合为训练集构建模型。结合亲和力数据来自人，小鼠，猪等多个物种的MHC分子，MS洗脱的配体数据来自55个人和小鼠的HLA等位基因。该软件的网址如下http://www.cbs.dtu.dk/services/NetMHCpan/
原创
2022-06-21 09:56:40
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数据集代码分析第三方库文件from sklearn.linear_model import LogisticRegression#导入sklearn中的逻辑斯蒂回归分类器import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np都是在机器学习中常用的第三方库。导入文件df_train=pd.read...
原创
2022-02-10 11:18:11
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数据集良\恶性乳腺癌肿瘤预测数据集代码分析第...
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2019-04-06 21:19:00
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数据集代码分析第三方库文件from sklearn.linear_model import LogisticRegression#导入sklearn中的逻辑斯蒂回归分类器import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np都是在机器学习中常用的第三方库。导入文件df_train=pd.read...
原创
2021-08-10 10:13:47
417阅读
在传统的RNA_seq测序中，每个样本取样后实际包含了成千上万个细胞，和单细胞测序的single cell相比，这样的样本称之为bulk samples。在bulk samples的这么多细胞中，可能包含来自多个细胞亚群。在肿瘤组织中，由于肿瘤微环境中各种细胞的浸润，其RNA_seq的样本中必然存在了肿瘤细胞，浸润的免疫细胞等多种细胞亚群。为了准确的评估肿瘤微环境中免疫细胞的构成，科学家做了很多
原创
2022-06-21 10:03:54
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曾经无数的人问过我们，内心方向那个数据库可以做数据挖掘？神经内科那个数据库可以做？关节炎那个数据库可以做？面对这些研究非肿瘤的同学，我们只能说GEO也许可以，因为有不少研究非肿瘤的人已经利用GEO数据库发了自己的SCI，顺利普升，毕业。下面分享一篇非肿瘤方向利用GEO数据库发自己SCI的文章：这篇文章发表在J Cell Biochem，一个非常喜欢生信数据挖掘的期刊，该期刊影响因子2.959，准三
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2024-01-19 22:37:34
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# 机器学习良性恶性乳腺癌肿瘤预测
## 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用机器学习来进行良性恶性乳腺癌肿瘤预测。我们将使用Python编程语言和一些常见的机器学习库来完成这个任务。在完成本文之后，你将能够理解整个流程并且能够独立进行乳腺癌预测的工作。
## 流程概览
首先，我们来看一下整个乳腺癌预测的流程。下面的表格展示了我们将要采取的步骤和每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-13 05:21:27
200阅读
ML之DT(树模型)：DT(树模型算法)算法相关论文、相关思路、关键步骤、配图集合+代码定义(TF&sklearn)目录树模型DT算法相关论文、相关思路DT算法关键步骤DT算法sklearn代码定义1、DecisionTreeClassifier2、DecisionTreeRegressor树模型1、A brief history...
原创
2021-06-15 21:11:36
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ML之DT(树模型)：DT(树模型算法)算法相关论文、相关思路、关键步骤、配图集合+代码定义(TF&sklearn)目录树模型DT算法相关论文、相关思路DT算法关键步骤DT算法sklearn代码定义1、DecisionTreeClassifier2、DecisionTreeRegressor树模型1、A brief history...
原创
2022-04-22 15:16:07
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手术是彻底治愈肺癌最主要的手段之一，但是为何一些临床I期的肺癌手术切除的时候还是会出现复发。一、为何手术切除了肺癌还是会复发？肺癌是我国发病率最高的恶性肿瘤，不过得益于大家关注度的提升，一些肺癌高危人群使用低剂量螺旋CT来筛查早期肺癌，一些临床I期肺癌可以被发现并使用手术的方式切除。 如果说手术将所有的肺部肿瘤细胞都切除干净了，那么肺癌就是彻底治愈了。但问题是还是会有少部分很早期的肺癌
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2023-12-06 17:52:40
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1. 线性回归适用场景：回归问题，输出一个连续值。如，预测房屋价格、气温、销售额等。 1.1 基础知识1.1.1 模型定义线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系。以房价预测场景为例。设房屋实际售出价格为 ，影响房屋价格的因素包括：房屋面积 、房龄 。则，可以建立基于输入 和 来计算输出 其中 和 是权重（weight）， 是偏差（bias），且均为标量。它们是线性回归模型的参数（para
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2024-04-28 23:07:53
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