原文:python感知機分類乳腺癌數據集

一 感知機介紹 感知器 英語:Perceptron 是Frank Rosenblatt在 年就職於康奈爾航空實驗室 Cornell Aeronautical Laboratory 時所發明的一種人工神經網絡。它可以被視為一種最簡單形式的前饋神經網絡,是一種二元線性分類器。Frank Rosenblatt給出了相應的感知機學習算法,常用的有感知機學習 最小二乘法和梯度下降法。譬如,感知機利用梯度下 ...

2018-07-28 19:10 0 2787 推薦指數:

查看詳情

醫學圖像 | 使用深度學習實現乳腺癌分類(附python演練)

乳腺癌是全球第二常見的女性癌症。2012年,它占所有新癌症病例的12%,占所有女性癌症病例的25%。 當乳腺細胞生長失控時,乳腺癌就開始了。這些細胞通常形成一個腫瘤,通常可以在x光片上直接看到或感覺到有一個腫塊。如果癌細胞能生長到周圍組織或擴散到身體的其他地方,那么這個腫瘤就是惡性 ...

Sat Sep 21 05:00:00 CST 2019 0 2048
SVM之乳腺癌檢測

SVM 是有監督的學習模型,我們需要事先對數據打上分類標簽,通過求解最大分類間隔來求解二分類問題。如果要求解多分類問題,可以將多個二分類器組合起來形成一個多分類器。 如何在 sklearn 中使用 SVM # 導包 from sklearn import svm SVM 既可以 ...

Tue Apr 09 03:55:00 CST 2019 0 610
機器學習sklearn(四十二):算法實例(十一)分類(五)RandomForestClassifier(二)實例:隨機森林在乳腺癌數據上的調參

  案例中,往往使用真實數據,為什么我們要使用sklearn自帶的數據呢?因為真實數據在隨機森林下的調參過程,往往非常緩慢。真實數據量大,維度高,在使用隨機森林之前需要一系列的處理,因此不太適合用來做直播中的案例演示。在本章,我為大家准備了kaggle上下載的辨別手寫數字的數據,有4W多條記錄 ...

Thu Jun 24 07:54:00 CST 2021 0 170
邏輯回歸3-癌症分類預測-良/惡性乳腺癌腫瘤預測

1 背景介紹 數據介紹 原始數據的下載地址:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/ 數據描述 (1)699條樣本,共11列數據,第一列用語檢索的id,后9列分別是與腫瘤相關的醫學特征,最后一列 ...

Sun Sep 19 18:34:00 CST 2021 0 121
sklearn-woe/iv-乳腺癌分類器實戰

sklearn實戰-乳腺癌細胞數據挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source ...

Sun Apr 22 03:53:00 CST 2018 0 1676
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM