机器学习方法相关资讯-临床研究进展，文献-MedSci.cn

详解：如何用Python实现<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>算法（5）

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<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>算法（2）

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<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>算法（4）

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<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>算法（6）

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

Genome Research：陈河兵/李程合作团队发表基于<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>的单细胞年龄预测<font color="red">方法</font><font color="red">SCALE</font>

Genome Research：陈河兵/李程合作团队发表基于机器学习的单细胞年龄预测方法SCALE

该研究利用基因表达调控在衰老过程中的变化，构建了一种基于单细胞转录组数据的生物学年龄估计模型（Single-cell aging-level estimator, SCALE）。

测序中国 - 单细胞年龄预测，生物学年龄估计模型 - 2023-11-14

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>专题：人工智能的黄金时代

机器学习专题：人工智能的黄金时代

近日，《自然》子刊《Nature Biomedical Engineering》推出了“机器学习”特刊，为我们介绍了机器学习在医疗领域的广泛应用。我们今日也推出“机器学习”专题，将这些信息整理给读者。

药明康德 - 人工智能，医疗，Nature - 2017-02-15

<font color="red">机器</font><font color="red">学习</font>算法——Python & R算法代码速查表

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。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

向人脑<font color="red">学习</font>，研发神经<font color="red">机器</font>人

向人脑学习，研发神经机器人

伴随着多学科的发展，机器人的应用领域也广阔起来，其中就包括生物学与医学涉及的神经学领域。在刚刚结束的2016世界机器人大会上，来自德国慕尼黑工业大学教授Alois C.Knoll就做了一场关于神经机器人的演讲。他不仅回顾了历史，更畅想了未来。模拟人类神经系统今年5月，德国科学家们研发了一种以“对人类痛感研究成果”为基础的人工神经系统，研究人员表示，它可以让机器人“探测

科学网 - 人脑，机器人 - 2016-10-28