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乳腺癌术后要防并发症
来源：中国数字科技馆 手术作为乳腺癌的主要治疗手段，随着手术方式的成熟，手术死亡率已经低于1%，但术后不同并发症的发生率仍在60%以上，严重影响了术后乳腺癌患者的康复。这些并发症往往是由手术操作、术后护理、患者局部解剖因素等共同影响的。那么，乳腺癌术后到底有哪些并发症?该怎抗乳腺癌候选药物的优化建模
抗乳腺癌候选药物的优化建模 一、背景介绍 乳腺癌是目前世界上最常见，致死率较高的癌症之一。乳腺癌的发展与雌激素受体密切相关，有研究发现，雌激素受体α亚型（Estrogen receptors alpha, ERα）在不超过10%的正常乳腺上皮细胞中表达，但大约在50%-80%的乳腺肿瘤细胞中表达；而对ERα基支持向量机（乳腺癌案例）
# z支持向量机 from sklearn.svm import SVC import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.prepro读《营养圣经》第一章随笔 健康，绝不仅仅是平均水平
书中提出衡量健康的标准有三个方面 能力状况-----你在体力上和智力上的表现如何 无疾病-----没有疾病的标签和症状 长寿-----长而更健康的寿命 能长时间保持头脑清晰、精力旺盛、心态平和、思维敏锐、并且有一种维持身体健康的愿望以及一种清醒的意识。 作2020癌症大数据分析，哪些癌症最要命？
全国两会已闭幕，今年是“十四五”开局之年，各界对今年的全国两会极为关注，代表委员的多条建议关注颇高，频频冲上热搜。 前不久，知名艺人相继患癌离世，癌症一次次映入公众眼帘，最近，两会多名代表、委员建议加大肿瘤早期筛查力度，将肿瘤筛查纳入医保，再次引发大家对于癌症的关注。 种类多逻辑回归之案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测
逻辑回归之案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测 数据介绍 原始数据的下载地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/ 数据描述 （1）699条样本，共11列数据，第一列用语检索的id，后9列分别是与肿瘤相关的医学特征，最后一列表示肿瘤类型的数值。 （2）包含16个缺失python机器学习-乳腺癌细胞挖掘（基于真实美国临床数据）
随着人们生活水平提高，大家不仅关注如何生活，而且关注如何生活得更好。在这个背景下，精准治疗和预测诊断成为当今热门话题。 据权威医学资料统计，全球大约每13分钟就有一人死于乳腺癌，乳腺癌已成为威胁当代人健康的主要疾病之一，并且随着发病率的增加，死亡率也逐渐增加，作为女性实在不能本周最新文献速递20210102
本周最新文献速递 一 文献题目： Aging-Associated Alterations in Mammary Epithelia and Stroma Revealed by Single-Cell RNA Sequencing 不想看英文题目： 单细胞RNA测序揭示乳腺上皮和间质的衰老相关变化 杂志和影响因子： Cell Rep （8.109 1区） 研究意义： 多项研究表明衰老与乳腺Nature：科学家成功绘制出人类癌细胞系的转移图谱
据2020年12月11日报道，一篇发表在国际杂志Nature上题为“A metastasis map of human cancer cell lines”的研究报告中，来自美国Broad研究所等机构的科学家们通过研究成功绘制出了人类癌细胞系的转移图谱，相关研究结果或有望帮助阐明癌症的转移机制并开发出有效预防癌症转移及癌症本周最新文献速递20200920
本周最新文献速递 一 文献题目： Identification of a Core Module for Bone Mineral Density through the Integration of a Co-expression Network and GWAS Data 不想看英文题目： 整合共表达网络和GWAS鉴定骨密度核心模块 杂志和影响因子： Cell Rep（8.109 1区 ） 分析方法： 首先通过简单粗暴理解与实现机器学习之逻辑回归（三）：案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测
逻辑回归 文章目录逻辑回归学习目标3.3 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测1 分析2 代码 学习目标 知道逻辑回归的损失函数 知道逻辑回归的优化方法 知道sigmoid函数 知道逻辑回归的应用场景 应用LogisticRegression实现逻辑回归预测 知道精确率、召回率指标的区别 知AI行业精选日报_人工智能（01·02）
达摩院发布2020十大科技趋势 步入2020年，科技浪潮新十年开启。达摩院今天发布2020十大科技趋势，如人工智能从感知智能向认知智能演进、计算存储一体化突破AI算力瓶颈、工业互联网的超融合、机器间大规模协作成为可能、模块化降低芯片设计门槛、规模化生产级区块链应用将走入大众文献阅读--基于卷积神经网络和迁移学习的乳腺癌病理图像分类
研究对象 来自合作医院武汉大学人民医院病理科提供的病理图像 研究动机 针对目前存在的深度卷积神经网络只将图像分为良性和恶性两类，同时对于高分辨率图像处理具有局限性的不足，采用以 AlexNet 为架构的卷积神经网络模型将图像分为乳腺导管原位癌、乳腺浸润性导管癌、乳腺癌数据集上SVM核函数功能和选择的研究报告
一、原理概述 支持向量机分类器，是在数据空间中找出一个超平面作为决策边界，利用这个决策边界来对数据进行分类，并使分类误差尽量小的模型。决策边界是比所在数据空间小一维的空间，在三维数据空间中就是一个平面，在二维数据空间中就是一条直线。以二维数据为例，图中的数据集有两个特乳腺癌检测_逻辑回归
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 载入数据 from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer = load_breast_cancer() X = cancer.data y = cancer.target print('data shape: {0}; no. positive: {1}; no. negative: {2随机森林在乳腺癌数据上的调参
这篇文章中，使用基于方差和偏差的调参方法，在乳腺癌数据上进行一次随机森林的调参。乳腺癌数据是sklearn自带的分类数据之一。 案例中，往往使用真实数据，为什么我们要使用sklearn自带的数据呢？因为真实数据在随机森林下的调参过程，往往非常缓慢。真实数据量大，维度高，在使用随机森随机森林在乳腺癌数据上的调参
这篇文章中，使用基于方差和偏差的调参方法，在乳腺癌数据上进行一次随机森林的调参。乳腺癌数据是sklearn自带的分类数据之一。 方差和偏差 案例中，往往使用真实数据，为什么我们要使用sklearn自带的数据呢？因为真实数据在随机森林下的调参过程，往往非常缓慢。真实数据量大，维度高，在