机器学习算法——Python & R算法代码速查表
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
数据归一化算法
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。 数据归一化？ 数据标准化(归一化)处理是在数据挖掘中的一项常见的预处理任务，很多情况下当你在数据预处理时都会浮现出
MedSci原创 - 数据 - 2017-10-12
机器学习常见算法分类汇总
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。
MedSci原创 - 机器学习，算法 - 2017-03-13
端午福利：AlphaGo算法最清晰的解读
实际上AlphaGo代表的不是围棋本身，而一类算法，这类算法将来可能会用于医学，用于疾病的诊断和治疗，都有可能。因此，小编还是转过来给对未来有兴趣的医生同道进行参考吧。
头条号 - AlphaGo，算法 - 2016-06-09
STAT：监管AI医疗不必打开算法黑箱吗？
医生受AI算法的“加持”为病人提供服务，无形之中模糊了传统医疗监管方式中对于“人”和“机器”的区分，这种模糊使得医生的诊疗过程暗藏了一些风险：算法本身的决策过程可能没有扎实的理论解释。
健康点healthpoint - 监管，AI医疗，算法黑箱 - 2017-10-10
训练神经网络的五大算法
神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多，它们的特点和性能各不相同。 问题的抽象 人们把神经网络的学习过程转化为求损失函数f的最小值问题。
CSDN - 神经网络，算法 - 2016-10-27
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（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（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
中国骨质疏松筛查算法（COSA评分）
骨质疏松 - 2024-09-03
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