在python中使用KNN算法處理數(shù)據(jù)中的缺失值
處理缺失的數(shù)據(jù)并不是一件容易的事。 方法的范圍從簡(jiǎn)單的均值插補(bǔ)和觀察值的完全刪除到像MICE這樣的更高級(jí)的技術(shù)。 解決問(wèn)題的挑戰(zhàn)性是選擇使用哪種方法。 今天，我們將探索一種簡(jiǎn)單但高效的填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)的方
deephub翻譯組 - 缺失值，KNN算法 - 2020-10-31
機(jī)器學(xué)習(xí)算法——Python & R算法代碼速查表
但有一點(diǎn)被忽略了，“機(jī)器學(xué)習(xí)”算法只是眾多算法的一種，和快速排序、red-black BST 一樣，它有自己獨(dú)特的應(yīng)用場(chǎng)景，而且只能在這個(gè)場(chǎng)景中使用。而且請(qǐng)注意，它并不像排序算法一樣，可以保證百分之百的可用性，它的邊界是有問(wèn)題的。它更像那些固定算法的一個(gè)擴(kuò)展，機(jī)器不用精確去執(zhí)行程序代碼的每一行，在程序以外，它提供給我們一些努力
MedSci原創(chuàng) - 機(jī)器學(xué)習(xí)，Python - 2016-02-20
數(shù)據(jù)歸一化算法
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（歸一化）處理是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作，不同評(píng)價(jià)指標(biāo)往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會(huì)影響到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，為了消除指標(biāo)之間的量綱影響，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，以解決數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的可比性。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，各指標(biāo)處于同一數(shù)量級(jí)，適合進(jìn)行綜合對(duì)比評(píng)價(jià)。 數(shù)據(jù)歸一化？ 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(歸一化)處理是在數(shù)據(jù)挖掘中的一項(xiàng)常見(jiàn)的預(yù)處理任務(wù)，很多情況下當(dāng)你在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)都會(huì)浮現(xiàn)出
MedSci原創(chuàng) - 數(shù)據(jù) - 2017-10-12
機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法分類(lèi)匯總
很多人在平時(shí)的工作中都或多或少會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。本文為您總結(jié)一下常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以供您在工作和學(xué)習(xí)中參考。 機(jī)器學(xué)習(xí)的算法很多。很多時(shí)候困惑人們都是，很多算法是一類(lèi)算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來(lái)的。這里，我們從兩個(gè)方面來(lái)給大家介紹，第一個(gè)方面是學(xué)習(xí)的方式，第二個(gè)方面是算法的類(lèi)似性。
MedSci原創(chuàng) - 機(jī)器學(xué)習(xí)，算法 - 2017-03-13
端午福利：AlphaGo算法最清晰的解讀
實(shí)際上AlphaGo代表的不是圍棋本身，而一類(lèi)算法，這類(lèi)算法將來(lái)可能會(huì)用于醫(yī)學(xué)，用于疾病的診斷和治療，都有可能。因此，小編還是轉(zhuǎn)過(guò)來(lái)給對(duì)未來(lái)有興趣的醫(yī)生同道進(jìn)行參考吧。
頭條號(hào) - AlphaGo，算法 - 2016-06-09
2022 麥哲倫臨床醫(yī)療指南：基因檢測(cè)-算法檢測(cè)
2022 麥哲倫臨床醫(yī)療指南：基因檢測(cè)-算法檢測(cè)
radmd - 基因檢測(cè)，算法檢測(cè) - 2022-09-09
STAT：監(jiān)管AI醫(yī)療不必打開(kāi)算法黑箱嗎？
醫(yī)生受AI算法的“加持”為病人提供服務(wù)，無(wú)形之中模糊了傳統(tǒng)醫(yī)療監(jiān)管方式中對(duì)于“人”和“機(jī)器”的區(qū)分，這種模糊使得醫(yī)生的診療過(guò)程暗藏了一些風(fēng)險(xiǎn)：算法本身的決策過(guò)程可能沒(méi)有扎實(shí)的理論解釋。
健康點(diǎn)healthpoint - 監(jiān)管，AI醫(yī)療，算法黑箱 - 2017-10-10
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五大算法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的每一類(lèi)學(xué)習(xí)過(guò)程通常被歸納為一種訓(xùn)練算法。訓(xùn)練的算法有很多，它們的特點(diǎn)和性能各不相同。 問(wèn)題的抽象 人們把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程轉(zhuǎn)化為求損失函數(shù)f的最小值問(wèn)題。
CSDN - 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，算法 - 2016-10-27
詳解：如何用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（1）
Python是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的最主要語(yǔ)言，下面詳細(xì)介紹各類(lèi)相關(guān)算法。目錄 一、線性回歸 1、代價(jià)函數(shù) 2、梯度下降算法 3、均值歸一化
AI科技大本營(yíng) - 機(jī)器學(xué)習(xí)，Python - 2017-12-25
詳解：如何用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（4）
四、SVM支持向量機(jī) 1、代價(jià)函數(shù) 在邏輯回歸中，我們的代價(jià)為： ， 其中： ， 如圖所示，如果y=1，cost代價(jià)函數(shù)如圖所示 我們想讓?zhuān)磟>>0，這樣的話cost代價(jià)函數(shù)才會(huì)趨于最?。ㄟ@是我們想要的），所以用途中紅色的函數(shù)代替邏輯回歸中的cost 當(dāng)y=0時(shí)同樣，用代替?
MedSci原創(chuàng) - 機(jī)器學(xué)習(xí)，Python - 2017-12-25
詳解：如何用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（2）
二、邏輯回歸 全部代碼下載 1、代價(jià)函數(shù) 可以綜合起來(lái)為：? ?其中： ? 為什么不用線性回歸的代價(jià)函數(shù)表示，因?yàn)榫€性回歸的代價(jià)函數(shù)可能是非凸的，對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題，使用梯度下降很難得到最小值，上面的代價(jià)函數(shù)是凸函數(shù) 的圖像如下，即y=1時(shí)：? 可以看出，當(dāng)
MedSci原創(chuàng) - 機(jī)器學(xué)習(xí)，Python - 2017-12-25
大牛筆記：機(jī)器學(xué)習(xí)算法概覽
對(duì)于MLers，理解ML解決的問(wèn)題的類(lèi)型也有助于我們更好的準(zhǔn)備數(shù)據(jù)和選擇算法。
CSDN - 機(jī)器學(xué)習(xí) - 2016-03-10
中國(guó)骨質(zhì)疏松篩查算法（COSA評(píng)分）
骨質(zhì)疏松 - 2024-09-03
為您找到相關(guān)結(jié)果約500個(gè)
