%RF:RF实现根据乳腺肿瘤特征向量高精度(better)预测肿瘤的是恶性还是良性 load data.mat a = randperm(569); Train = data(a(1:500),:); Test = data(a(501:end),:); P_train = Train(:,3:end); T_train = Train(:,2); P_test = Test(:,3:end); T_test = Test(:,2); model = classRF_train(P_train,…

%DT:DT实现根据乳腺肿瘤特征向量高精度预测肿瘤的是恶性还是良性 load data.mat a = randperm(569); Train = data(a(1:500),:); Test = data(a(501:end),:); P_train = Train(:,3:end); T_train = Train(:,2); P_test = Test(:,3:end); T_test = Test(:,2); ctree = ClassificationTree.fit(P_train…

load BreastTissue_data.mat n = randperm(size(matrix,1)); train_matrix = matrix(n(1:80),:); train_label = label(n(1:80),:); test_matrix = matrix(n(81:end),:); test_label = label(n(81:end),:); [Train_matrix,PS] = mapminmax(train_matrix'); Train_matrix…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) lr=0.001 training_iters=100000 batch_size=128 n_inputs=28 n_steps=28 n_hidden_units=128 n_classes=10 x=tf…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由信姜缘 发表于云+社区专栏 介绍 机器学习是计算机科学.人工智能和统计学的研究领域.机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测.机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程. 在本教程中,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)在Python中实现一个简单的机器学习算法.您将使用Naive Bayes(NB)分类器,结合乳腺癌肿瘤信息数据库,预测肿瘤是恶性还是良性. 在本教程结束时…

术语监督学习,意指给出一个算法,需要部分数据集已经有正确的答案. " 分类和回归的区别在于输出变量的类型. 定量输出称为回归,或者说是连续变量预测:定性输出称为分类,或者说是离散变量预测. " 回归是监督学习的一部分,通常是用来预测一个连续值的输出,比如房价的预测,是一个标量值,是一个连续值的数. 而分类是要预测一个离散值的输出,例如在预测肿瘤概率的问题上,有良性肿瘤,和恶性肿瘤的数据集,如果以肿瘤大小作为属性预测肿瘤的性质,那么最后只能从良性和恶性这两种结果中得到一个.…

碳纳米管(Carbon nanotube, CNT)是重要的一维纳米材料,由于其良好的力学.电学和化学性能,可用作超强纤维.隐身材料.大功率超级电容器.传感器等,在纳米材料.信息.光电.能源.传感及生物医学多个领域有着广泛的应用前景,被称为“明星材料”.CNT的生产操作中无法避免职业人群的接触,所以,工业的快速发展要求CNT的制造和应用必须要符合健康和安全的标准.另外,随着大量CNT材料进入消费市场,CNT的相关产品将和人们日常生活密切相关. 目前的毒理学研究显示,CNT呼吸暴露可以引起实验动物…

用例如下图: 1.执行整个项目下的所有用例 dos命令下输入robot D:\work_doc\RF (RF为下图中脚本项目Test目录的上级目录) 2.执行某个suite中的所有用例 dos命令下输入robot D:\work_doc\RF\test\test_suite.txt (robot 后面接要运行的suite的绝对路径) 3.执行具体的某个用例 dos命令下输入robot --test discuz D:\work_doc\RF\test\test_suite.txt discuz为…

背景: 本来robot framework的安装应该放在一开始写的,因写博客的时候已经装过了,恰巧重装系统又重装了一遍RF RF推荐使用python2, 使用3的话会遇到一些页面非友好的问题 需要的安装包可在官网下载,也可以使用网盘中的包 链接:https://pan.baidu.com/s/1sqejXeezFzU_2XJJtzD_Hw 提取码:f0q3 安装步骤 1.安装python27和配置环境 安装步骤和方法在上一篇已介绍 2.安装 WxPython 需要对应的版本号,Python27安…

肿瘤基因组图谱 (The Cancer Genome Atlas,TCGA) 计划是由美国国家癌症研究院(National Cancer Institute,NCI)和美国国家人类基因组研究所(National Human Genome Research Institute,NHGRI)于2006年联合启动的项目,目前共计研究33种癌症类型. TCGA利用大规模测序为主的基因组分析技术,从基因组.表观遗传组.转录组.蛋白质组等多个层析解析癌症的分子机制.最终完成一套完整的与所有癌症基因组改变相关…

“BI-RADS”是指美国放射学会的乳腺影像报告和数据系统(Breast Imaging Reporting and Data System)的缩写.BI-RADS分级法将乳腺病变分为0-6级,用来评价乳腺病变良恶性程度.一般来说,级别越高,恶性的可能性越大. 乳腺彩超分级 BI-RADS0级 超声检查不能全面评价病变.需要补充其他相关影像检查,或需要结合以前的检查结果进行对比来进一步评估. 临床有体征者,超声检查无征象者 BI-RADS1级 阴性结果,超声检查未见异常的表现,亦即正常乳腺. 一…

人类肿瘤治疗史上的里程碑无疑一定有一座是肿瘤免疫疗法的. 而肿瘤免疫疗法的主要两大领域,细胞治疗以及以PD1/PDL1为代表的免疫检查点抑制剂都在飞速发展. 目前,已经有5种抗PD1/PDL1抗体药物上市,包括默沙东的Keytruda.百时美施贵宝的Opdivo.罗氏的Tecentriq.辉瑞和德国默克生产的Bavencio以及阿斯利康生产的Imfinzi.而以CAR-T为代表的细胞免疫疗法目前也已经有两款上市,即诺华的Kymriah以及Kite公司(现已被吉列德公司收购)的Yescarta.…

题目:Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(2016CVPR) 摘要:文中提出了一种高精度处理单幅超分辨(HR)图像的方法.用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类的VGG-net.发现提高网络深度可大幅提高精度.但是,网络越深,收敛速度成了问题.文中给出了提高训练效率的方法:仅学习residuals使用非常高的学习速率(比SRCNN高10e4倍).并且比现有方…

一.深度学习在小数据集的表现 深度学习在小数据集情况下获得好效果,可以从两个角度去解决: 1.降低偏差,图像平移等操作 2.降低方差,dropout.随机梯度下降 先来看看深度学习在小数据集上表现的具体观点,来源于<撕起来了!谁说数据少就不能用深度学习?这锅俺不背!> 原文:https://simplystatistics.org/2017/05/31/deeplearning-vs-leekasso/ 1.样本数量少于100个,最好不要使用深度学习 倘若你的样本数量少于100个,最好不要使用…

目录(?)[-] 概述 插入排序直接插入排序Straight Insertion Sort 插入排序希尔排序Shells Sort 选择排序简单选择排序Simple Selection Sort 选择排序堆排序Heap Sort 交换排序冒泡排序Bubble Sort 交换排序快速排序Quick Sort 归并排序Merge Sort 桶排序基数排序Radix Sort 总结   概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的…

PROJ4初探(转并整理格式) Proj4是一个免费的GIS工具,软件还称不上. 它专注于地图投影的表达,以及转换.采用一种非常简单明了的投影表达--PROJ4,比其它的投影定义简单,但很明显.很容易就能看到各种地理坐标系和地 图投影的参数,同时它强大的投影转换功能,也是非常吸引人的.许多的 GIS软件中也将其集成在内.Proj可以在 window的命令下有可运行的 EXE文件,其实它更主要的是一个库!可以用来编一些批处理.在 Linux下除了可以直接运行外,还可以作为库来进行更高功能的开发.…

int argc ,char * argv[] - argument count & argument vector argc - 命令行参数个数,argv[]依次指向每一个命令行参数,其中argv[0]为程序名字:下面的程序包含了完整的程序路径. #include <iostream> int main(int argc, char *argv[]) { ; // begin with 0 while (i < argc) std::cout << argv[i++…

自动化测试机器172,27.14.22   IP 一.jenkins要先登录——>点击JCF_Automation——>点击左边配置 二.环境变量赋值就不会把进程杀掉…

1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到已排序好的有序表中,从而得到一个新,记录数增1的有序表.即:先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2个记录逐个进行插入,直至整个序列有序为止. 要点:设立哨兵,作为临时存储和判断数组边界之用. 直接插入排序示例: 如果碰见一个和插入元素相等的,那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面.所以,相等元素的前后顺序没有改变,从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序,所以插入排序是…

1952: [Sdoi2010]城市规划 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 73  Solved: 23[Submit][Status][Discuss] Description 小猪iPig来到了一个叫做pigsty的城市里,pigsty是一座专门为小猪所准备的城市,城市里面一共有n个小区给小猪们居住,并且存在许多条无向边连接着许多小区.因为这里是一个和谐的城市,所以小猪iPig准备在这个城市里面度过他的余生.若干年之后小猪iPig…

BZOJ1922大陆争霸 思路:带限制的单源最短路 限制每个点的条件有二,路程和最早能进入的时间,那么对两个值一起限制跑最短路,显然想要访问一个点最少满足max(dis,time) 那么每次把相连的点以及所保护的点扔进堆中,用以更新答案,不过值得注意的是,入堆的时候进行判断 Code: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<q…

去年,王老师拷贝给我一些代码,非常感激,老爷子的水平我这个小辈只能仰视,代码都是来自他所教的课程,有些课程因为这几年据说太难都给取消掉了,实在是 我们学校的损失. C/C++代码都是在讲述一些非常基本的知识,为了不至于让这些美好的代码失传,我选择一些给我这个“编程幼儿”启发的代码放到这里,这个系列会从C++延伸到C 系语言在具体领域的应用,知识点的注释是我写的,待商榷的说法欢迎大家发表 意见+参考资料 来讨论. //引用是给某一个变量去了一个“外号”,对它操作与对原变量的操作具有同样的效果: /…

11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频中,我将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器 学习系统时,你将遇到的主要问题.同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程的的数学性可能不是那么强,但是我认为我们将要讲到的 这些东西是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件…

6.1  分类问题 6.2  假说表示 6.3  判定边界 6.4  代价函数 6.5  简化的成本函数和梯度下降 6.6  高级优化 6.7  多类分类:一个对所有 6.1  分类问题 在分类问题中,我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误).分类问题的例子有:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件:判断一次金融交易是否是欺诈等等. 我们从二元的分类问题开始讨论.       我们将因变量(dependant variable)可能属于的两个类分别称为负向类(negative class)…

概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到…

两题都是树分治. 1758这题可以二分答案avgvalue,因为avgvalue=Σv(e)/s,因此二分后只需要判断Σv(e)-s*avgvalue是否大于等于0,若大于等于0则调整二分下界,否则调整二分上界.假设一棵树树根为x,要求就是经过树根x的最大答案,不经过树根x的可以递归求解.假设B[i]为当前做到的一颗x的子树中的点到x的距离为i的最大权值,A[i]为之前已经做过的所有子数中的点到x的距离为i的最大权值(这里的权值是Σv(e)-i*avgvalue),那么对于当前子树的一个距离i,…

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi…

#include "ljjz.h" typedef struct edgedata /*用于保存最小生成树的边类型定义*/ { int beg,en; /*beg,en是边顶点序号*/ int length; /*边长*/ }edge; /*函数功能:prim算法构造最小生成树 函数参数:图的邻接矩阵g;边向量edge */ ]) { edge x; int d,min,j,k,s,v; /* 建立初始入选点,并初始化生成树边集tree*/ ;v<=g.n-;v++) { tre…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1255 Description 给定平面上若干矩形,求出被这些矩形覆盖过至少两次的区域的面积.   Input 输入数据的第一行是一个正整数T(1<=T<=100),代表测试数据的数量.每个测试数据的第一行是一个正整数N(1<=N<=1000),代表矩形的数量,然后是N行数据,每一行包含四个浮点数,代表平面上的一个矩形的左上角坐标和右下角坐标,矩形的上下边和X轴平行,左右边和Y轴平行.坐…

1.以下为分页类: import java.io.Serializable;  import java.util.List;    import org.apache.commons.lang.builder.ToStringBuilder;  import org.apache.commons.lang.builder.ToStringStyle;    public class ResultFilter<T> implements Serializable{        private…