隨機森林入門攻略（內(nèi)含R、Python代碼）
近年來，隨機森林模型在界內(nèi)的關(guān)注度與受歡迎程度有著顯著的提升，這多半歸功于它可以快速地被應(yīng)用到幾乎任何的數(shù)據(jù)科學(xué)問題中去，從而使人們能夠高效快捷地獲得第一組基準(zhǔn)測試結(jié)果。在各種各樣的問題中，隨機森林一次又一次地展示出令人難以置信的強大，而與此同時它又是如此的方便實用。在這篇文章中，我們將向你介紹運用隨機森林構(gòu)建預(yù)測模型時最令人感興趣的幾個方面。 隨機森林的發(fā)展史 談及隨機森林算法的產(chǎn)生與發(fā)
MedSci原創(chuàng) - 隨機森林，攻略 - 2015-09-27
詳解：如何用Python實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法（1）
Python是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的最主要語言，下面詳細(xì)介紹各類相關(guān)算法。
AI科技大本營 - 機器學(xué)習(xí)，Python - 2017-12-25
詳解：如何用Python實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法（2）
二、邏輯回歸 全部代碼下載 1、代價函數(shù) 可以綜合起來為：? ?其中： ? 為什么不用線性回歸的代價函數(shù)表示，因為線性回歸的代價函數(shù)可能是非凸的，對于分類問題，使用梯度下降很難得到最小值，上面的代價函數(shù)是凸函數(shù) 的圖像如下，即y=1時：? 可以看出，當(dāng)
MedSci原創(chuàng) - 機器學(xué)習(xí)，Python - 2017-12-25
詳解：如何用Python實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法（5）
六、PCA主成分分析（降維） 全部代碼 1、用處 數(shù)據(jù)壓縮（Data Compression）,使程序運行更快 可視化數(shù)據(jù)，例如3D-->2D等 ...... 2、2D-->1D，nD-->kD 如下圖所示，所有數(shù)據(jù)點可以投影到一條直線，是投影距離的平方和（投影誤差）最小? 注意數(shù)據(jù)需要歸一
MedSci原創(chuàng) - 機器學(xué)習(xí)，Python - 2017-12-25
詳解：如何用Python實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法（4）
四、SVM支持向量機 1、代價函數(shù) 在邏輯回歸中，我們的代價為： ， 其中： ， 如圖所示，如果y=1，cost代價函數(shù)如圖所示 我們想讓，即z>>0，這樣的話cost代價函數(shù)才會趨于最小（這是我們想要的），所以用途中紅色的函數(shù)代替邏輯回歸中的cost 當(dāng)y=0時同樣，用代替?
MedSci原創(chuàng) - 機器學(xué)習(xí)，Python - 2017-12-25
詳解：如何用Python實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法（6）
七、異常檢測 Anomaly Detection 全部代碼 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master
MedSci - 機器學(xué)習(xí)，Python - 2017-12-25
詳解：如何用Python實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法（3）
三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 全部代碼 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/
MedSci原創(chuàng) - 機器學(xué)習(xí)，Python - 2017-12-25
機器學(xué)習(xí)算法——Python & R算法代碼速查表
這兩年機器學(xué)習(xí)的概念一直很火，無人車、人臉識別、語音識別，似乎無所不能。但有一點被忽略了，“機器學(xué)習(xí)”算法只是眾多算法的一種，和快速排序、red-black BST 一樣，它有自己獨特的應(yīng)用場景，而且只能在這個場景中使用。而且請注意，它并不像排序算法一樣，可以保證百分之百的可用性，它的邊界是有問題的。它更像那些固定算法的一個擴展，機器不用精確去執(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) - 機器學(xué)習(xí)，Python - 2016-02-20
機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：缺失值的處理技巧（附Python代碼）
在數(shù)據(jù)分析和建模中，經(jīng)常會遇到變量值缺失的情況，這是非常常見的。為了保證數(shù)據(jù)指標(biāo)的完整性以及可利用性，通常我們會采取特殊的方式對其進(jìn)行處理。
網(wǎng)絡(luò) - 機器學(xué)習(xí)，Python，缺失值 - 2020-10-31
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。 方法的范圍從簡單的均值插補和觀察值的完全刪除到像MICE這樣的更高級的技術(shù)。 解決問題的挑戰(zhàn)性是選擇使用哪種方法。 今天，我們將探索一種簡單但高效的填補缺失數(shù)據(jù)的方
deephub翻譯組 - 缺失值，KNN算法 - 2020-10-31
讓 Python 擁有 C/C＋一樣的速度，編譯神器 Codon 發(fā)布
Python 的運行速度快嗎？雖說不同場景不同定論，但整體而言，它沒有 C、Java 快。這也導(dǎo)致 Python 憑借可讀性、簡單易上手、良好的生態(tài)系統(tǒng)橫行 AI 領(lǐng)域時，一提到速度，就成為眾多開發(fā)者
CSDN - Python，Codon - 2023-03-14
Dent Mater J：采用Python影像分析的進(jìn)展：復(fù)合樹脂的基質(zhì)率和固化溫度之間的關(guān)系
這篇研究的目的是通過Python編程法建立一種檢測固化復(fù)合樹脂(RC)中填料和基質(zhì)的方法，并評估基質(zhì)率和固化溫度上升之間的聯(lián)系。
MedSci原創(chuàng) - Python，復(fù)合樹脂，基質(zhì)率，固化溫度 - 2020-05-12
為什么不建議你給導(dǎo)師回復(fù)“收到”，這是我聽過最好的答案！
大數(shù)據(jù)時代，醫(yī)學(xué)人想要如魚得水，學(xué)會Python應(yīng)當(dāng)提上日程。
熊貓放射 - 醫(yī)學(xué)，Python - 2022-12-19
SPSS 17.0中如何安裝偏最小二乘回歸（PLS）模塊
不過，在SPSS 22.0中已默認(rèn)安裝了，不必再次安裝了。在數(shù)據(jù)處理中需要在SPSS中用到偏最小二乘回歸(Partial Least Squares Regression，PLS)功能，要安裝PLS插件，在各個論壇上查找了很多資料，但是發(fā)現(xiàn)介紹的都不夠具體，導(dǎo)致在裝過以后運行的過程中出錯。同時，相關(guān)軟件報錯，不能正確安裝。同時SPSS被IBM收購，也給同學(xué)們帶來不好麻煩。?其中偏最小二乘
MedSci原創(chuàng) - 回歸，統(tǒng)計，SPSS - 2015-07-03
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