臨床數據分析、數據可視化、機器學習、Python/R<br><br>Github：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fjamesjin63" target="_blank">https://github.com/jamesjin63</a><br>歡迎關注我們的公眾號：EpiHub
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4. 機器學習之特征選擇-Python代碼
1. 特征選擇------sklearn代碼 1.1 特征選擇------方差法 忽略warning錯誤 運行結果 1.2 特征選擇------單變量特征選擇 (卡方,F...
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機器學習入門總結和各類常用神經網絡匯總(第一篇)這里總結了李宏毅老師的機器學習的課程。首先我們將會了解到機器學習的概念，但是課程的主要觀點將會聚焦到Deep Learning。進行了解之后我們會學習到監督學習( super...
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一個愛讀書，喜歡旅游，不會說話的IT懶癌。
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遷移學習 (transfor learning) or 微調（fine tune）（一）微調 / 遷移學習 數據標注是一個很貴的事情，我們希望在經過大量的數據訓練以后。我們的模型具備了一定的學習能力，在以后只需要給一點點的提示就能夠學會一個新的事物。就是遷...
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遷移學習和PyTorch預訓練模型庫在深度學習計算機視覺領域的實踐中，幾乎很少人從頭開始訓練整個卷積神經網絡（隨機初始化網絡權重），因為擁有足夠大小的數據集相對較少。 比較實際的做法是：在非常大的數據集（例如，...
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特征選擇的方法
特征選擇算法分為三類：包裝類、過濾類和嵌入類方法。 包裝類方法使用預測模型給特征子集打分。每個新子集都被用來訓練一個模型，然后用驗證數據集來測試。通過計算驗證數據集上的錯誤次...
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隨機森林與人工神經網絡聯合診斷心衰模型的構建與分析
今天，和大家分享一篇生信文章的解讀與復現——隨機森林與人工神經網絡聯合診斷心衰模型的構建與分析。 Part1文獻解讀 1摘要 心力衰竭是一個全球性的健康問題，影響到全世界約 ...
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<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Faialgorithm" target="_blank">https://github.com/aialgorithm</a>
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樹+神經網絡算法強強聯手（Python）結合論文《Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data》的觀點，集成樹模型通常擅長于表格數據這種異構數據集，是實打實的表格...
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個人wx公眾號：木舟筆記。
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想做咸魚
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不斷學習，不斷忘記，不斷回顧，不斷進步，這便是凡人的學習方式,或謂曰：Attention is all you need,but learning is all your attention.
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論文日鑒9--機器深度學習增讀LCE LCE：一個結合了隨機森林和XGBoost優勢的新的集成方法 - 知乎 (zhihu.com)[https://zhuanlan.zhihu.com/p/521172...
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把寫作當成一種修行
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我的實踐：通過一個簡單線性回歸入門pytorch機器學習簡單來講就是要在數據中訓練出一個模型，能夠將輸入映射成合理的輸出。所以，在訓練模型之前，我們首先準備好輸入、輸出對；然后再利用這些輸入、輸出對來優化模型，使模型的LO...
