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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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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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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# 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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银行股价预测——基于pytorch框架RNN神经网络任务目标数据来源完整代码流程分析1.导包2.读入数据并做预处理3.构建单隐藏层Rnn模型4.设计超参数，训练模型5.加载模型，绘图查看模型效果 任务目标基于csv数据，建立RNN模型，预测股价数据来源自己切割的一份股价数据，无需付费直接下载，链接如下：数据集下载完整代码首先贴上完整代码，可自行理解，下文慢慢解读import pandas as
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2023-10-28 14:30:32
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分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组功能，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此，我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。$ pip install pytorch数据集让我们将所需的库和数据集导入到我们的Pyt
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2024-08-02 12:12:38
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常见的学习种类 线性回归，最简单的y=wx+b型的，就像是调节音量大小。逻辑回归，是否问题。分类问题，是猫是狗是猪最简单的线性回归y=wx+b目的：给定大量的（x,y）坐标点，通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加，是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值，然后计算损失对于w和对于b的
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2023-07-04 19:52:05
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本文概述在此, 我们简要介绍了如何实现基于机器学习的算法, 以训练线性模型来拟合一组数据点。为此, 无需具备任何深度学习的先验知识。我们将从讨论监督学习开始。我们将讨论监督学习的概念及其与之的关系。机器学习机器学习是AI的一种应用。机器学习(ML)使系统能够借助经验自动学习和改进。 ML专注于计算机程序的开发, 该程序可以访问数据并将其用于自身学习。学习的过程始于数据或观察, 例如示例, 说明或直
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2024-08-17 10:41:24
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首先，我们需要准备数据。对于剩余寿命预测问题，我们需要有一些历史数据来训练我们的模型，并且需要一些测试数据来验证模型的性能。假设我们有一个包含多个传感器读数的数据集，我们可以将其转化为一个序列预测问题。具体来说，我们可以使用前一段时间的传感器读数来预测未来一段时间内设备的剩余寿命。我们假设我们的数据集中包含了 N 个序列，每个序列由 T 个时间步长的传感器读
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2023-10-24 05:52:32
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目录前言一、获取和读取数据集二、数据集预处理三、训练模型四、K折交叉验证五、模型选择六、预测并正在kaggle提交结果 前言这是pytorch学习的小实践，这个比赛的数据用了79个解释性变量（几乎）描述了爱荷华州埃姆斯市住宅的方方面面，从而预测房价最终价格。一、获取和读取数据集1_导入# 不导入会产生的问题参考：
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_O
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2024-02-02 13:51:54
63阅读
使用PyTroch搭建LSTM预测时间序列时间序列就是以时间为自变量的一系列数据。例如, 24小时的温度,各种产品一个月的价格变动, 一个公司一年的股票价格。 现在前沿深度学习模型比如LSTM能够捕捉时间序列的规律，因此可以用来预测数据未来的趋势。在这篇文章中，你可以了解到如何使用LSTM深度学习算法使用时间序列来预测未来。数据集我们将会使用的数据来自Python Seaborn包。首先，我们先导
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2023-08-08 09:28:37
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前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
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史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）手把手教你搭建PyTorch神经网络进行气温预测数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1BFGTUu19-TsUqxrJb9qqxA 提取码：seua1、导入需要用到的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotl
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2023-12-27 06:53:33
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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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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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本次测试输入 dog.png# Coding by ajupyterfrom PIL import Imagefrom torch import nnimport torchimport torchvisionclass Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self
原创
2022-07-01 11:43:18
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