mrtungleung / breast_cancer
采用SVM方法,对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类,最终实现一个针对乳腺癌检测的分类器
☆26Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for breast_cancer:
Users that are interested in breast_cancer are comparing it to the libraries listed below
- 毕业设计项目-基于深度学习的阿兹海默症早期诊断辅助系统设计与实现☆97Updated 4 years ago
- ✨基于 3D 卷积神经网络(CNN)的阿尔兹海默智能诊断 Web 应用 Alzheimer's Intelligent Diagnosis Web Application based on 3D Convolutional Neural Network and the AD…☆111Updated last month
- 分别用K均值K_means和模糊C均值FCM算法对Iris鸢尾花数据集聚类以及图像聚类分割☆23Updated 2 years ago
- 基于SVM的简单机器学习分类,可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯,决策树四种机器学习方法进行分类☆112Updated 2 years ago
- 使用Flask+Keras部署的基于Xception神经网络的细胞图像AI医疗辅助识别系统(含简单前端demo)☆63Updated 3 years ago
- 深度学习课程的课程设计-------基于ResNet优化模型的阿尔茨海默症的识别☆19Updated 2 years ago
- Pytorch_Learning_Notes☆101Updated last week
- ✨基于 3D 卷积神经网络(CNN)的阿尔兹海默智能诊断 Web 应用 Alzheimer's Intelligent Diagnosis Web Application based on 3D Convolutional Neural Network and the A…☆78Updated last month
- 吴恩达机器学习算法Python实现,附详细的代码注释。☆80Updated 4 years ago
- 利用ID3决策树预测患糖尿病的可能性☆14Updated 4 years ago
- 本文采用基于注意力机制的卷积神经神经网络模型来实现对阿尔兹海默症疾病的分类。采用3D卷积对图像进行特征获取,通过在卷积中添加注意力机制,重点关注疾病脑图像中的患病区域,从而提高分类模型的实验精度。☆31Updated 4 years ago
- 基于多中心DTI影像的阿尔茨海默病分类竞赛方案。基于多中心DTI影像的阿尔茨海默病分类竞赛分类竞赛依托于首届世界智能医学大会。弥散磁共振影像(DTI)在阿尔茨海默病(Alzheimer's disease, AD)中应用广泛,从DTI影像中提取扩散参数可以用来描述白质结构的…☆12Updated 4 years ago
- ☆70Updated 2 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆72Updated 5 years ago
- 支持向量机(SVM)——分类预测,包括多分类问题,核函数调参,不平衡数据问题,特征降维,网格搜索,管道机制,学习曲线,混淆矩阵,AUC曲线等☆52Updated 7 years ago
- 多模态数据融合:为了完成多模态数据融合,首先利用VGG16网络和cifar10数据集完成多输入网络的分类,在VGG16的基础之上,将前三层特征提取网络作为不同输入的特征提取网络,在中间层进行特征拼接,后面的卷积层用于提取融合特征,最后加上全连接层。该网络稍作修改就能同时提取…☆85Updated 4 years ago
- 使用pytorch复现vit模型(图像分类)☆28Updated 2 years ago
- 垃圾分类系统,基于DenseNet模型训练算法,系统服务端代码☆35Updated 3 years ago
- 使用pytorch完成的一个多模态分类任务,文本和图像部分分别使用了bert和resnet提取特征(在config里可以组合多种模型),在我的小规模数据集上取得了良好的性能(验证集acc96%)☆73Updated last year
- 基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良/恶性乳腺癌肿瘤预测】☆27Updated 5 years ago
- 这里主要存放做过的深度学习的一些实战项目☆30Updated 5 years ago
- 主要是在学习李航的统计学习方法和周志华的机器学习西瓜书的笔记和相关的代码实现☆31Updated 5 years ago
- 基于svm的手写数字图像识别☆50Updated 6 years ago
- 基于卷积神经网络U-Net实现生物医学影像分割,使用pytorch框架实现☆18Updated 3 years ago
- Pytorch实现Kaggle竞赛“猫狗分类”,准确率超过99%。☆41Updated 4 years ago
- 阿尔兹海默症的识别--DataFountain☆44Updated 2 years ago
- 利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型,并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术;通过相关性分析进行特征选择;建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型,并通过网格搜索法确定最优参数…☆29Updated 2 years ago
- 使用基于自注意力池化机制结合GCN模型实现图分类☆24Updated 4 years ago
- 使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析☆43Updated 5 years ago
- 医学图像处理,增强CT分类,增强CT分割,Dense Net,U-Net,Focal Loss☆28Updated 2 years ago