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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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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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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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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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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# Python 中的预测代码：一个基本入门
在数据分析和机器学习领域，预测是一个重要的应用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 进行简单的预测模型构建，并通过代码示例来展示核心概念。
## 什么是预测？
预测是指基于已有数据，推测未来的状态或趋势。它通常利用历史数据来构建模型，帮助我们做出决策。在许多实际应用中，例如股票市场预测、天气预报等，预测都发挥着重要作用。
```ma
原创
2024-10-15 04:06:19
28阅读
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
456阅读
在这篇文章中，我将向大家展示一个有趣的数据科学项目。我利用Python和一些常用的机器学习库来预测气温。我们首先从CSV文件中导入数据，对数据进行预处理和可视化，然后构建一个循环神经网络（RNN）模型进行训练和预测。现在，让我们详细了解一下每一步的操作。第一步：导入必要的库和数据 我们首先导入了需要用到的Python库，包括os, numpy, pandas, matplotlib, keras,
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2023-09-01 21:45:57
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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
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该数据集来自威斯康星医院，由WIlliam H. Wolberg博士提供。这个数据集，将肿瘤细胞分为两类，为良性肿瘤和恶性肿瘤，根据肿瘤细胞的外观特征以及细胞核的特征来划分的。这些特征有十个，分别为： 1.Sample code number id number（患者编号） 2. Clump Thickness 1 - 10（肿瘤厚度） 3. Uniformity of Cell Size 1 -
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2023-09-23 13:46:32
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文章目录0 前言餐厅销量预测一、建模流程二、模型简介2.ARIMA模型介绍2.1自回归模型AR2.2移动平均模型MA2.3自回归移动平均模型ARMA三、模型识别四、模型检验4.1半稳性检验(1)用途(1)什么是平稳序列?(2)检验平稳性◆白噪声检验(纯随机性检验)(1)用途(1)什么是纯随机序列?(2)检验纯随机性五、Python实战（一）导入工具及数据（二）原始序列的检验（三）一阶差分序列的检
import sys
sys.path.append('../../code') # 设置路径
import numpy as np
import pandas as pd
# from GM11 import GM11 # 引入自编的灰色预测函数
def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(
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2023-05-18 14:06:16
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Python——决策树实战：california房价预测编译环境：Anaconda、Jupyter Notebook首先，导入模块：1 importpandas as pd2 importmatplotlib.pyplot as plt3 %matplotlib inline接下来导入数据集：1 from sklearn.datasets.california_housing importfetc
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2024-08-30 20:52:14
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