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MIAS Mammography MIAS乳腺摄影:寻找乳腺癌-数据集
数据是用于乳腺X线摄影扫描的图像和标签/注释。自动发现病变对医师而言将是非常有用的工具,还可根据发现/标记的病变预测恶性肿瘤。 Info.txt all_mias_scans.h5 MIAS Mammography_datasets.txt MIAS Mammography_datasets.zip
2021-05-26 09:44:13
311.68MB
数据集
1
matlab开发-乳腺癌模拟
matlab开发-乳腺癌模拟。女性胸部有无肿瘤图像
2021-05-24 17:02:21
1.79MB
未分类
1
基于weka平台的乳腺癌诊断分类研究
基于数据分析,利用weka软件和决策数原理,对数据进行分析挖掘,根据人体的不同特征信息因素进行分类挖掘。
2021-05-12 21:52:01
791KB
数据挖掘
1
Classification-Models-on-Breast-Cancer-Data:在乳腺癌数据上实施不同的分类模型-源码
乳腺癌数据分类模型 在乳腺癌数据上实现不同的分类模型,并通过K折交叉验证来验证模型的准确性,并通过网格交叉来获得合适的超参数。 涵盖的型号。 1)通过网格搜索和K折交叉验证进行XG增强2)通过网格搜索和K折交叉验证进行逻辑回归
2021-05-11 20:44:53
29KB
JupyterNotebook
1
乳腺癌分类:使用支持向量机的乳腺癌诊断分类-源码
乳腺癌分类 使用支持向量机的乳腺癌诊断分类 客观的: 知识库是一项学习练习,旨在: 从可用数据集中应用机器学习的基本概念 根据观察到的数据集评估和解释我的结果并证明我的解释是正确的 创建笔记本作为计算记录并记录我的思考过程。 分析分为多个部分,保存在该存储库的juypter笔记本中识别问题和数据源探索性数据分析预处理数据构建模型以预测乳房细胞组织是恶性还是良性 达到的精度-97%
2021-05-11 01:02:21
633KB
python
machine-learning
jupyter-notebook
classification
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基于支持向量机(SVM)的乳腺癌诊断
支持向量机SVM是一种新的机器学习方法,其基础是统计学理论。模型泛化能力强;进行非线性分类时通过高维空间变换。
2021-05-09 11:26:04
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支持向量机(SVM)
诊断
乳腺组织电阻抗特性
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breast-cancer良/恶性乳腺癌肿瘤预测
根据细胞大小和肿瘤厚度两个参数来判断良/恶性乳腺癌肿瘤
2021-04-26 14:42:10
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随机森林用于乳腺癌诊断分析代码
随机森林用于乳腺癌诊断分析代码
2021-04-25 14:03:07
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随机森林
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极限学习机用于乳腺癌诊断代码
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神经网络
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中国乳腺癌新辅助治疗专家共识(2019年版).pdf
中国乳腺癌新辅助治疗专家共识(2019年版).pdf
2021-04-19 09:02:07
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