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2019年機器學習算法的分類與選擇.pdf

上傳人: 云閑 編號:97288 2021-01-01 27頁 2.73MB

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本文主要探討了機器學習算法在醫療大數據分析中的應用,包括算法分類、選擇和優缺點分析。文章首先介紹了機器學習算法,如PCA、LDA、K-means、SVM、邏輯回歸、隨機森林、GBDT、Adaboost、KNN、Xgboost、決策樹、神經網絡等,并解釋了特征降維和特征選擇的概念。隨后,文章討論了聚類分析,如層次聚類、密度聚類、K-means聚類和高斯混合聚類等,并分享了聚類在醫學圖像分割、疾病亞型研究等方面的應用。最后,文章討論了分類和回歸算法,如線性/邏輯回歸、決策樹、隨機森林、梯度提升樹、神經網絡、支持向量機和樸素貝葉斯等,分析了它們在處理缺失值、異常值和冗余特征方面的優缺點,并提出了分類算法選擇的建議。
"機器學習算法如何選擇與使用?" "醫療大數據中缺失值、異常值處理策略有哪些?" "如何通過機器學習算法得到特征權重和模型解釋?"
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