European Radiology：机器学习模型，实现食管癌患者化疗后病理完全缓解的无创预测！
放射组学是一个新兴的领域，其使用算法从放射医学图像中提取大量的特征，包括CT、PET和MRI。然而，在大多数国家，FDG-PET和MRI都不常用作为EC的常规术前评估。
MedSci原创 - 机器学习，食管癌 - 2024-03-25
CELL：机器学习揭示抗生素作用机制
最近，研究人员开发了一个集成的“白盒子”生化筛选，网络建模和机器学习方法，以揭示因果机制，并应用这种方法来理解抗生素的功效。
MedSci原创 - 机器学习，抗生素 - 2019-05-20
预测建模、监督机器学习和模式分类概览
本文全面地介绍了机器学习里的监督学习的主要概念，并对监督学习的典型工作流程进行了详细的解析，具有很好的实践指导意义。模式分类（pattern classification）和机器学习（machine learning）是非常热的话题，几乎在所有的现代应用程序中都得到了应用：例如邮局中的光学字符识别（OCR），电子邮件过滤
csdn - 建模，机器学习 - 2015-11-30
European Radiology：FDG PET/ CT机器学习模型在经典霍奇金淋巴瘤预后预测中的应用
放射组组学可将图像转化为可挖掘的高维数据，允许进行肉眼不可见的特征提取、分析和建模。
MedSci原创 - 霍奇金淋巴瘤，机器学习，FDG PET/ CT - 2023-01-30
详解：如何用Python实现机器学习算法（1）
Python是实现机器学习的最主要语言，下面详细介绍各类相关算法。2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实
AI科技大本营 - 机器学习，Python - 2017-12-25
PLAST RECONSTR SURG：基于监督式机器学习的新型预测模型用于术后游离皮瓣监测的可靠性
机器学习模型可以区分术后游离皮瓣循环类型。
MedSci原创 - 机器学习，游离皮瓣 - 2023-11-12
新型机器学习模型可有效预测非酒精性脂肪性肝炎（NASH）发生
在近日召开的第70届美国肝病研究学会（AASLD）年会上发布的一项最新研究显示，一种新型机器学习方法在预测NASH概率方面具有较高的敏感性。研究者德国美因茨大学医学中心Jorn M. J
国际糖尿病 - 机器学习，非酒精性脂肪性肝炎，模型 - 2019-11-24
IJNS：开发一种机器学习模型以检测轻度认知障碍老年人的抑郁、焦虑和冷漠
研究开发的机器学习模型在检测和区分抑郁、焦虑和冷漠方面表现出强大的分类性能。
MedSci原创 - 抑郁，认知障碍，机器学习 - 2023-10-12
详解：如何用Python实现机器学习算法（5）
六、PCA主成分分析（降维） 全部代码 1、用处 数据压缩（Data Compression）,使程序运行更快 可视化数据，例如3D-->2D等 ...... 2、2D-->1D，nD-->kD 如下图所示，所有数据点可以投影到一条直线，是投影距离的平方和（投影误差）最小 注意数据需要归一
MedSci原创 - 机器学习，Python - 2017-12-25
详解：如何用Python实现机器学习算法（4）
四、SVM支持向量机 1、代价函数 在逻辑回归中，我们的代价为： ， 其中： ， 如图所示，如果y=1，cost代价函数如图所示 我们想让，即z>>0，这样的话cost代价函数才会趋于最小（这是我们想要的），所以用途中红色的函数代替逻辑回归中的cost 当y=0时同样，用代替
MedSci原创 - 机器学习，Python - 2017-12-25
详解：如何用Python实现机器学习算法（2）
二、逻辑回归 全部代码下载 1、代价函数 可以综合起来为： 其中： 为什么不用线性回归的代价函数表示，因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数 的图像如下，即y=1时： 可以看出，当
MedSci原创 - 机器学习，Python - 2017-12-25
详解：如何用Python实现机器学习算法（3）
三、BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 1、神经网络model 先介绍个三层的神经网络，如下图所示 输入层（input layer）有三个units（为补上的bias
MedSci原创 - 机器学习，Python - 2017-12-25
Am J Otolaryngol：机器学习模型预测特发性突发感音神经性听力损失治疗后的听力恢复情况
最近，有研究人员应用机器学习方法建立了一种新的ISSHL预后预测模型。
MedSci原创 - 预测模型，听力损失，机器学习 - 2021-01-21
详解：如何用Python实现机器学习算法（6）
七、异常检测 Anomaly Detection 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/AnomalyDetection/AnomalyDetection.py 1、高斯分布（正态分布）Gaussian distribution 分布函数： 其中
MedSci - 机器学习，Python - 2017-12-25
机器学习的新玩法：可做医疗监控
也许现在多数人们还认为“机器学习”（Machine Learning）是一个相当前沿的概念，但事实上，你接触的若干互联网产品已经使用了与机器学习有关的思维或技术。比如电子邮件服务商就是使用机器学习算法来过滤垃圾邮件的，Google也通过相关的技术来辨别垃圾站点。对于很多互联网用户来说，电子邮件和搜索引擎几乎是每天都在使用的产品，但除了这些以外，一些新的机器学习应用已经开始涌现，福布斯就列举了如下六
生物探索 - 机器，医疗监控 - 2014-01-17
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