乳腺癌预测

该数据集包括与良性和恶性乳腺癌相关的超声图像。图像通过旋转和锐化来增强，以产生足够数量的图像。共9000多张图片。 该数据集包括与良性和恶性乳腺癌相关的超声图像。图像通过旋转和锐化来增强，以产生足够数量的图像。共9000多张图片。

皮肤肿瘤数据集，该数据集由2357张恶性和良性肿瘤疾病的图像组成，这些图像来自国际皮肤成像合作组织(ISIC)。所有的图像都按照ISIC的分类进行排序，除黑色素瘤和痣的图像略占优势外，所有子集的图像都被分成相同数量的图像

逻辑回归预测良性和恶性乳腺肿瘤实现二分类（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式）,可扩展应用到小样本数据的故障诊断领域二分类问题 # 使用逻辑回归预测乳腺肿瘤是良性的还是恶性的 # 数据集为乳腺癌数据集，通过细胞核的相关特征来预测乳腺肿瘤为良性/恶性，这是一个非常著名的二分类数据集 # 数据集包含569个样本，其中有212个恶性肿瘤样本，357个良性肿瘤样本 # 共有32个字段，字段1为ID，字段2为label，其他30个字段为细胞核的相关特征 # scikit-learn实现逻辑回归 # XGBoost 实现逻辑回归 # XGBoost在预测结果上和scikit-learn有些差别，XGBoost的预测结果是概率，而scikit-learn的预测结果是0或1的分类，需要用户自己对其进行转化，程序能够实现scikit-learn 和XGBoost的概率输出和0或1分类输出 # 使用评估指标对分类和预测结果进行评估， 实现scikit-learn 和 XGBoost 两种逻辑回归方式对比分析

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人工智能-非侵入性检查预测良性前列腺增生患者膀胱出口梗阻——基于人工神经网络模

疫情防控安全会议纪要内容（建立安全管理体系，人员履职到位、保持现场安全态势良性发展、现场工作持续管控）.docx

发布的窗口： 汉恩汉明布莱克曼布莱克曼-哈里斯纳托尔平顶凯撒 这七个窗口的大多数实现，包括工具箱和函数库中的大多数实现，由于对底层连续时间函数的不明智采样而表现得很奇怪。 由于对这些功能进行了仔细、有条不紊的抽样，发布的版本表现良好且真实。 所有发布的窗口的主瓣宽度（以频率为单位）都为 1/N，其中 N 是样本数。 大多数其他版本的主瓣类似于 1/(N-1)，由于采样过于稀疏，随着长度的减少而变得过宽。 Boxcar 窗口很好地说明了正确的行为。 不可能对 Boxcar 窗口进行错误采样，它的主瓣与 1/N 完全一样。 每个张贴窗口的 S/N 损失（平方均值除以均方）等于其基础连续时间函数的 S/N 损失，并且与窗口长度无关。 对于大多数其他版本，S/N 损失随着长度的缩短而恶化，这是由于主瓣宽度过大造成的同样不明智的采样。 从概念上讲，数据的窗口跨度是赋予非零权重的跨度。 如果离

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与所有其他癌症相比，乳腺癌是女性发生的第二大癌症。 2004 年记录了大约 110 万例病例。观察到这种癌症的发病率随着工业化和城市化以及早期检测设施的增加而增加。 它在高收入国家仍然更为常见，但现在在包括非洲、亚洲大部分地区和拉丁美洲在内的中等和低收入国家Swift增加。 在所有病例中，乳腺癌是致命的，并且是女性癌症死亡的主要原因，占全球所有癌症死亡人数的 16%。 本研究论文的目的是提出一份关于乳腺癌的报告，我们利用这些可用的技术进步来开发乳腺癌存活率的预测模型。 我们使用了三种流行的数据挖掘算法（朴素贝叶斯、RBF 网络、J48）来开发使用大型数据集（683 例乳腺癌病例）的预测模型。我们还使用了 10 倍交叉验证方法来测量无偏估计用于性能比较目的的三个预测模型。 结果（基于平均准确度乳腺癌数据集）表明，朴素贝叶斯是最好的预测器，对保持样本的准确度为 97.36%（该预测准确度比文献中报道的任何预测准确度都要好），RBF 网络出来了第二个以 96.77% 的准确率，J48 以 93.41% 的准确率排在第三位。