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

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

Biochemia Medica：优化实验室大泌乳素算法

大泌乳素血症是诊断高泌乳素血症的一个常见分析问题，一般来说，通常采用聚乙二醇 MedSci原创 - 大泌乳素，检测 - 2019-08-03

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

Blood：MYC和BCL2拷贝数变异对DLBCL肿瘤形态的影响及MYC-IHC假阴性的机制

当世界卫生组织（WHO）将具有MYC、BCL2和/或BCL6重排的高度恶性B细胞淋巴瘤(HGBL-DH/TH)定义为临床类别时，重排是唯一纳入的结构变异(SV)。拷贝数变异（CNV）是另一种SV，常与

MedSci原创 - MYC，BCL2，拷贝数变异，弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL） - 2020-11-12

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

Sci Rep：前列腺癌中H&E和IHC染色组织病理样本比色分析的特征图研究

然而，这些研究只关注了苏木精和伊红（H&E）染色成像分析，而忽略了从免疫组化（IHC）染色中获得的额

MedSci原创 - 前列腺癌，组织染色，自动化分析 - 2019-05-21

谷歌AI团队带来预测人类死亡时间新算法

在之前的文章中，我们曾经报道过，斯坦福大学于今年年初开发出了一款AI算法，可以预测住院的病人何时去世。而这一技术在最近又得到了进一步的飞跃：近日，谷歌AI团队的研究人员使用AI算法，能够成功预测出患者在住院治疗后的24小时后是否面临死亡的风险，而预测结果的准确率达到了惊人的95%！

药明康德AI - AI，预测 - 2018-06-20

NEJM：妊娠适应的YEARS算法诊断疑似肺栓塞

由此可见，妊娠适应的YEARS诊断算法在妊娠全程可安全地排除了肺栓塞，其可使32％至65％的患者中避免了CT肺血管造影。

网络 - 妊娠，YEARS算法，肺栓塞 - 2019-03-21

AI新算法测寿命 将助人类更长寿

“长寿大法”来了？研究表明，利用AI技术可以检测人的细胞年龄，并依此制定个性化医疗方案。

科技日报 - 寿命，AI，细胞年龄 - 2018-01-22

分类算法之朴素贝叶斯(Naive Bayes)介绍

作者：程Sir我个人认为，在数据挖掘领域，分类算法是最为重要。它根据以往的数据来对新的数据做预测。垃圾邮件判断，潜在用户挖掘等都会用到分类算法。今天把总结朴素贝叶斯算法的学习心得。

MedSci原创 - 贝叶斯，分类 - 2016-08-30

2023 奥地利共识：胃腺癌患者的治疗算法

该共识考虑了晚期疾病的治疗方案以及一线和后期系统治疗选择。对于 HER2 阳性疾病，除了一线和后期治疗的回顾外，还讨论了 HER2 检测。

ANTICANCER RESEARCH - 胃腺癌 - 2023-06-30