BMC Musculoskelet Disord:机器学习算法(SOR-MLA)预测全膝关节置换术后阿片类药物处方的使用时间
骨骼肿瘤学研究小组的机器学习算法(SORGMLA)已经进行了内部测试,但缺乏外部支持来评估其通用性
MedSci原创 - 全膝关节置换术,机器学习算法(SOR-MLA),阿片类药物处方 - 2023-07-20
BMC Musculoskelet Disord:机器学习算法(SOR-MLA)预测全膝关节置换术后阿片类药物处方的使用时间
骨骼肿瘤学研究小组的机器学习算法(SORGMLA)已经进行了内部测试,但缺乏外部支持来评估其通用性
MedSci原创 - 全膝关节置换术,机器学习算法(SOR-MLA),阿片类药物处方 - 2023-07-20
机器学习常见算法分类汇总
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的
MedSci原创 - 机器学习,算法 - 2017-03-13
机器学习算法——Python & R算法代码速查表
这两年机器学习的概念一直很火,无人车、人脸识别、语音识别,似乎无所不能。但有一点被忽略了,“机器学习”算法只是众多算法的一种,和快速排序、red-black BST 一样,它有自己独特的应用场景,而且只能在这个场景中使用。而且请注意,它并不像排序算法一样,可以保证百分之百的可用性,它的边界是有问题的。它更像那些固定算法的一个扩展,机器不用精确去执行程序代码的每一行,在程序以外,它提供给我们一些努力
MedSci原创 - 机器学习,Python - 2016-02-20
详解:如何用Python实现机器学习算法(1)
Python是实现机器学习的最主要语言,下面详细介绍各类相关算法。目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化
AI科技大本营 - 机器学习,Python - 2017-12-25
详解:如何用Python实现机器学习算法(4)
四、SVM支持向量机 1、代价函数 在逻辑回归中,我们的代价为: , 其中: , 如图所示,如果y=1,cost代价函数如图所示 我们想让,即z>>0,这样的话cost代价函数才会趋于最小(这是我们想要的),所以用途中红色的函数代替逻辑回归中的cost 当y=0时同样,用代替
MedSci原创 - 机器学习,Python - 2017-12-25
详解:如何用Python实现机器学习算法(5)
六、PCA主成分分析(降维) 全部代码 1、用处 数据压缩(Data Compression),使程序运行更快 可视化数据,例如3D-->2D等 ...... 2、2D-->1D,nD-->kD 如下图所示,所有数据点可以投影到一条直线,是投影距离的平方和(投影误差)最小 注意数据需要归一
MedSci原创 - 机器学习,Python - 2017-12-25
详解:如何用Python实现机器学习算法(3)
三、BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 1、神经网络model 先介绍个三层的神经网络,如下图所示 输入层(input layer)有三个units(为补上的bias
MedSci原创 - 机器学习,Python - 2017-12-25
详解:如何用Python实现机器学习算法(2)
二、逻辑回归 全部代码下载 1、代价函数 可以综合起来为: 其中: 为什么不用线性回归的代价函数表示,因为线性回归的代价函数可能是非凸的,对于分类问题,使用梯度下降很难得到最小值,上面的代价函数是凸函数 的图像如下,即y=1时: 可以看出,当
MedSci原创 - 机器学习,Python - 2017-12-25
详解:如何用Python实现机器学习算法(6)
七、异常检测 Anomaly Detection 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/AnomalyDetection/AnomalyDetection.py 1、高斯分布(正态分布)Gaussian distribution 分布函数: 其中
MedSci - 机器学习,Python - 2017-12-25
随机森林——机器学习中强大算法和应用工具
对于机器学习从业者而言,有自己最喜欢的算法是很常见的。可能这有点不太合乎常理,因为没有一个算法能够完全地主导所有的应用,而且机器学习算法的性能很大程度上依赖于应用程序和数据集的维度。甚至对于一个给定的问题和数据集,由不同算法训练而得到的一个组合模型往往会优于单个模型。尽管如此,人们还是有自己最喜欢的算法。有些人喜欢SVM,因为它们有着优美的公式或者是可直接使用的高质量算法实现;也有些人喜欢决策规则
MedSci原创 - 随机森林 - 2015-09-26
SCI TRANSL MED:机器学习算法实现自闭症精准预测
通过机器学习方法对脑功能连接进行模式识别,Emerson和他的同事们对6个月大的婴儿是否会在将来表现出自闭症的症状进行了精准预测,根据受试者24个月时的诊断结果表明,预测准确性高达96%。
MedSci原创 - 机器学习,自闭症,核磁共振成像 - 2017-06-14
收藏:机器学习27张速查表、13种算法和4种学习方法
机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类。一、4大主要学习方式 1.监督式学习 在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”
MedSci原创 - 机器学习,算法 - 2018-02-10
大牛笔记:机器学习算法概览
机器学习(Machine Learning, ML)是什么,作为一个MLer,经常难以向大家解释何为ML。久而久之,发现要理解或解释机器学习是什么,可以从机器学习可以解决的问题这个角度来说。对于MLers,理解ML解决的问题的类型也有助于我们更好的准备数据和选择算法。十个机器学习问题样例想入门机器学习的同学,经常会去看一些入门书,比如《集体智慧编程》、《机器学习实战》、《数据挖掘》、《推荐系统
CSDN - 机器学习 - 2016-03-10
机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法
我今天想和大家分享的是,在深度学习或者大数据环境下我们怎么去看待相对来说比较传统的一类方法——贝叶斯方法。它是在机器学习和人工智能里比较经典的方法。
中国人工智能学会通讯 - 机器学习,贝叶斯 - 2017-04-04
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