含水率预测模型

3.临床预测模型的构建--基础知识

1.临床预测模型的样本量估计1.临床预测模型构建，需要回答的第一个问题就是样本量大小的问题。由于预测模型通常世基于多因素回归的方法，因此样本量的估计并没有简单明确的方法。
拒绝三分钟热度·2023-01-03 10:13

【临床预测模型】----10步建立完整的临床机器学习预测模型，5分钟搞定！！

【临床预测模型】----10步建立预测模型好多小伙伴在首次构建一个临床预测模型构建时，一头雾水找不着北为了解决这一问题，小编思索良久，决定彻夜归纳，5min快速概括，告诉各位头大的小朋友，每一步应该怎么做
莫默子momo·2023-01-03 10:43

【临床预测模型】----诊断模型or 预后模型

【临床预测模型】第一部分：诊断模型or预后模型一，诊断模型（DiagnosticModel）1、定义：用来预测个体患者患有某种疾病的概率；1）通常应用于：特定群体，表现出某种症状的患者；2）结局变量：患者当前状态
莫默子momo·2023-01-03 10:42

数据预测模型_临床数据预测模型类论文专题研讨会 2019/1/1213（11日报到，会议2天） 北京...

2018年全年热点临床数据预测模型类论文专题研讨会临床科研工作者发表SCI的新途径利用既往临床大数据资料，成就SCI发表的批量化之路第12期2019/1/12-13(11日报到，会议2天)北京已累计举办完
weixin_39953618·2023-01-03 10:12

seer文献_基于 SEER 数据库，如何构建一篇临床预测模型的文章？

今天，就给各位分享如何基于SEER数据库构建一篇临床预测模型的文章。
Mister.Pong·2023-01-03 10:12

Logistic回归预测模型—— 整体概述（也适用于其他回归模型）

模型构建——模型评价——模型验证（整体思路）**1：变量筛选先单后多即先进行单因素分析，将单因素有意义的变量再一起纳入多因素模型中。这样操作最为简单，并且在大多数情况下都是可行的。但有时，比如变量数目过多、变量间存在共线性或者缺失值较多而不愿舍弃掉含有缺失值的样本，先单后多就存在诸多局限性。如何克服这些问题呢?我们可以使用一些具有自变量筛选功能的方法。比如对于共线性问题，可以借助岭回归、Lasso
全宇宙最美Sofia·2023-01-03 10:42

临床预测模型构建 Logistic 回归

上期我们已经基本了解变量的类型，以及如果处理不同种类的变量，现在我们就来学些一个临床预测模型–GLM广义线性模型及R语言实现。
桓峰基因·2023-01-03 10:11

机器学习基础 第一章 机器学习概述

统计学习三要素模型，策略，算法1.2监督学习1基本概念输入、输出空间，特征空间，假设空间2监督学习过程1.3模型评估与选择1训练误差与测试误差2过拟合与正则化3交叉验证4评价指标准确率和召回率1.4模型的泛化能力即预测模型对样本的预测能力
zc02051126·2023-01-03 09:57

tensorflow 目标检测API及jupyter notebook 虚拟环境配置

环境tensorflow==2.8.0win10orlinux概要目标检测项目的主要步骤如下：搭建虚拟环境采集图像并打标训练预测模型的保存和转换调优项目部署1.搭建虚拟环境步骤1：创建虚拟环境创建文件夹
@BangBang·2023-01-03 07:13

机器学习第五章之决策树模型

决策树模型5.1决策树模型的基本原理5.1.1决策树模型简介5.1.2决策树模型的建树依据5.1.3决策树模型的代码实现5.2案例实战：员工离职预测模型搭建5.2.1模型搭建5.2.2模型预测及评估5.2.3
王宇韬·2023-01-02 11:08

bp网络拟合函数 matlab_神经网络案例分析—基于Matlab的预测

之前曾经介绍过常用的预测模型，比如灰色预测模型、时间序列模型等。今天基于神经网络解决模型中常见的预测问题。
weixin_39727934·2023-01-02 07:49

C-index/C-statistic 计算的5种不同方法及比较

评价一个预测模型的表现可以从三方面来度量：区分能力（discrimination）：指的是模型区分有病/没病，死亡/活着等结局的预测能力。
anshiquanshu·2022-12-31 16:56

回归预测模型评估指标（MSE、RMSE、MAE）

回归预测模型准确性和预测性能的评估指标：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。
weixin_46837260·2022-12-31 15:03

Keras使用方法

处理缺失值构建模型1、使用Sequential类（仅类似于线性堆叠）2、使用函数式API编译模型训练模型1、model.fit()2、model.fit_generator()使用模型1、评估模型2、预测模型其他问题
Khole·2022-12-31 15:00

深度学习实战1-(keras框架)企业数据分析与预测

今天给大家带来深度学习框架keras的实战项目，用于基本的企业数据分析，预测企业净利润情况，并利用灰色预测函数GM11进行预测模型。
微学AI·2022-12-31 14:39

深度学习，强化学习，深度强化学习的对比

三，深度强化学习是通过上一时刻的深度学习预测模型和本时刻的模型，推断出下一状态采取某个动作的概率，是前面两者的结合，每次训练模型都用到了上次模型。
l茗·2022-12-31 12:44

使用K-Fold训练和预测XGBoost模型的方法

文章目录一、前言二、Xgboost一般的训练方法2.1问题及数据分析2.2搭建xgboost预测模型2.3XGBoost模型训练保存及模型评估2.4使用XGBoost模型进行预测三、使用F-fold方法训练和预测
Dark universe·2022-12-31 12:06

alphafold-multimer环境部署

前言Alphafold2（AF2，二狗）发布以后，一大堆科学家把这个人类历史上最高精度的蛋白质预测模型当起了玩具，并且把大家的新发现发在了推特上（openscience的形式）。
python-码博士·2022-12-31 11:04

判别模型 和 生成模型

http://blog.sciencenet.cn/blog-248173-227964.html【摘要】-生成模型：无穷样本==》概率密度模型=产生模型==》预测-判别模型：有限样本==》判别函数=预测模型
syy2468·2022-12-31 04:22

时空数据建模的跨节点联邦图神经网络：KDD21 Cross-Node Federated Graph Neural Network for Spatio-Temporal Data Modeling

此外目前最优的时空预测模型假定对数据的访问不受限制，忽略了对数据共享的限制。
no one847·2022-12-30 20:04

线上贷款申请违约风险预测大数据模型

通过模型可以得出模型分类准确率，通过客户信用违约风险预测模型，可以实现多渠道预警，形成多角度观察、多方面分析、多渠道传递的工作局面。
泰迪智能科技·2022-12-30 11:15

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

提出了CNN构建的预测模型，
wlz249·2022-12-30 09:13

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

提出了CNN构建的预测模型，
我爱Matlab编程·2022-12-30 08:38

r语言nonzerocoef函数_R语言pec包深度验证Cox模型

01研究背景在cox回归中，如何利用已经构建好的预测模型预测单个患者的生存概率呢？
昨夜听风又一曲·2022-12-30 04:30

lasso回归结果一行代码提取及美化

主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。
医学和生信笔记·2022-12-30 04:42

DGL教程【四】使用GNN进行链路预测

本节你将学到：构建一个GNN的链路预测模型在一个小的DGL数据集上训练和评估模型链路预测在很多应用中，例如社交推荐、商品推荐以及知识图谱补全中都存在链路预测，就是判断两个节点之间是不是存在一条边。
vincent_hahaha·2022-12-30 01:52

弱监督学习笔记

数据标注存在错误关于机器学习监督学习是机器学习的一个分支，机器学习包括监督学习（supervisedlearning）和非监督学习(unsupervisedlearning)，其主要实现方法是从有大量数据样本的训练数据集中学习预测模型
一毫peu·2022-12-30 01:13

弱监督学习 weakly supervised learning 笔记

通常，两者都需要从包含大量训练样本的训练数据集中学习预测模型。监督学习的训练数据包括，数据对象向量、任务标签；非监督学习训练数据包括，数据对象向量，但无标签。
糖小豆子·2022-12-30 00:30

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

提出了CNN构建的预测模型，
电气辅导帮·2022-12-29 22:42

实例 ：教你使用简单神经网络和LSTM进行时间序列预测（附代码）

作者基于波动性标准普尔500数据集和Keras深度学习网络框架，利用python代码演示RNN和LSTMRNN的构建过程，便于你快速搭建时间序列的预测模型。
数据分析v·2022-12-29 21:32

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

提出了CNN构建的预测模型，
@橘柑橙柠桔柚·2022-12-29 18:57

数学建模竞赛常考三大模型及十大算法汇总与简析

一、三大模型1、预测模型神经网络预测灰色预测时间序列预测马尔科夫链预测微分方程预测Logistic模型拟合插值预测（线性回归）(不推荐)应用领域：人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率预测
梦知2001·2022-12-29 16:32

决策树ID3、C4.5和CART算法例子详解

机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。
积极羊·2022-12-29 15:05

决策树ID3，C4.5，CART算法及实现

3.2python代码实现二.sk-learn库对西瓜数据集，分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现1.ID3算法2.C4.5算法3.CART算法三.总结四.参考链接：一.决策树在机器学习中，决策树是一个预测模型
机智的橙子·2022-12-29 15:03

数据预处理和特征工程-sklearn

数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求特征工程特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征以及创造特征来实现。
要努力啊啊啊·2022-12-29 14:53

c++ 纯 opencv 实现电表数字识别（车牌类似）

包含数字的矩形轮廓区域，可通过面积大小和长宽比来唯一确定使用漫水填充算法把轮廓四周的多余的背景变成黑色，数字为白色找到轮廓的上下边界，即白色区域边界从左到右找到数字的左右边界提取数字，可放入KNN进行训练得到预测模型加载模型进行测试
hfq0219·2022-12-28 17:40

机器学习实战——模型评估与结果修正

在预测模型生成结果之后，我们需要对得到的结果进行评估，进而修正预测模型，这时需要用到混淆矩阵(confusionmatrix)，也称为错误矩阵(errormatrix)。
_Yucen·2022-12-28 13:52

计算机视觉最新进展概览(2021年7月11日到2021年7月17日)

PredictionSurfaceUncertaintyQuantificationinObjectDetectionModelsforAutonomousDriving自动驾驶汽车的目标检测通常基于摄像头图像和激光雷达输入，通常用于训练深度人工神经网络等预测模型
Wanderer001·2022-12-28 07:12

机器学习----决策树 (Decision Tree)算法原理及python实现

机器学习中，决策树是一个预测模型，树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。
刘星星儿·2022-12-28 07:18

决策树——信息熵，熵增益率，基尼系数的计算说明

在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成
qq_32834123·2022-12-28 07:45

机器学习实战项目总结

1、预测模型新项目模板机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据的内在规律，并应用这个规律来预测新数据。一个很好的实践机器学习项目的方法：使用从UCI机器学习仓库链接，获取的数据集开启一个机器学习项目。
疋瓞·2022-12-28 07:10

#深入理解# 机器学习中误差和残差的区别

真实值和预测值的关系->三者的区别请参考我的这篇文章->从根本上理解机器学习中真实值、观测值、预测值的区别简单来讲，误差是观察值与真实值之间的差；残差是观察值与模型估计值之间的差，因此误差和样本数据的构造有关，残差和预测模型有关
energy_百分百·2022-12-28 01:06

负二项分布

之前在介绍DeepAR等时间序列预测模型时，为了简单起见，我们使用了大家比较熟悉的正态分布作为示例。在实际应用中，需要根据数据本身的特点选择合适的分布。
虚胖一场·2022-12-27 23:48

二分类及多分类ROC和PR曲线绘制

目录1.二分类曲线1.1二分类ROC曲线1.2二分类PR曲线2.多分类曲线2.1多分类ROC曲线2.2多分类PR曲线前两天2022年第二届全国高校大数据竞赛已经落下帷幕，比赛中也用到了一些分类预测模型，
抱抱宝·2022-12-27 17:29

python血压测量程序代码_利用TensorFlow2.0为胆固醇、血脂、血压数据构建时序深度学习模型（python源代码）...

背景数据描述胆固醇、高血脂、高血压是压在广大中年男性头上的三座大山，如何有效的监控他们，做到早发现、早预防、早治疗尤为关键，趁着这个假期我就利用TF2.0构建了一套时序预测模型，一来是可以帮我预发疾病，
weixin_39834205·2022-12-27 10:11

(包含源代码)2022年全国大学生数学建模竞赛E题目-小批量物料生产安排详解+思路+Python代码时序预测模型-补完

目录前言赛题分析1.问题一问题分析物料频率代码详细操作：出现频次需求总数趋势标量方法平均每天需求额度整合代码熵权法详细介绍：二、使用步骤2.计算指标信息熵3.熵权法相关代码得到权重：只希望各位以后遇到建模比赛可以艾特认识一下我，我可以提供免费的思路和部分源码，有兴趣的小伙伴加我微信就好了。我已经写到这么细化的份上了，求个大家的关注和点赞不过分吧！以后的数模比赛只要我还有时间肯定会第一时间写出免费开
fanstuck·2022-12-27 10:06

神经网络的过拟合是什么,神经网络数据拟合例题

为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合类似，表现为针对于训练数据集的建模效果很好，而对于测试数据集的建模效果很差，因为过于强大的学习能力是的预测模型中的噪声将有用信息湮没了
阳阳2013哈哈·2022-12-27 09:13

基于长短期记忆神经网络和卷积神经网络(convLSTM)的股票涨跌预测模型(附代码）

基于长短期记忆神经网络和卷积神经网络convLSTM的股票涨跌预测模型(附代码）一、研究背景与意义二、问题描述三、数据获取四、行情特征工程五、数据清洗六、模型算法设计1.模型选择2.模型构建3.最终模型七
卷寇·2022-12-26 17:18

数据分析与挖掘———SPSS Moderler

通过建模选项板中的方法，可以根据数据生成新的信息以及开发预测模型。2、SPSSModel
S1Lu·2022-12-26 14:19

Python 基于朴素贝叶斯根据症状预测疾病，疾病预测模型

一、贝叶斯概念贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础，使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主观偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。贝叶斯分类算法在数据集较大的情况下表现出较高的准确率，同时算法本身也比较简单。（[1]朱军,胡文波.贝叶斯机器学习前沿进展综述[J].计算机研
医学小达人·2022-12-26 14:19
上一页 23 24 25 26 27 28 29 30 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他