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CancerPrediction:使用加强免疫力进行癌症预测
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癌症预测 使用加强免疫力进行癌症预测
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moalmanac:分子肿瘤学年历，一种临床解释算法，并结合了一种用于精准癌症医学的新型基础知识
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分子肿瘤年鉴 《分子肿瘤学年鉴》是一种用于癌症基因组学的临床解释算法，用于注释和评估来自单个患者样本的全外显子组和转录组基因组数据。 具体而言，《分子肿瘤学年鉴》可以： 识别与治疗敏感性和耐药性及预后相关的突变和基因组特征。 根据体细胞和种系变种在的存在进行注释。 根据临床和生物学相关性，对来自单核苷酸变体，插入和缺失，拷贝数变化以及融合的体细胞突变进行分类和评估。 整合数据类型以观察在体
大数据癌症疾病预测算法python版（含数据）
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cure算法的matlab代码-Synhibit:开源ML癌症途径抑制预测系统
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治愈算法的matlab代码Synhibit-使用ML预防癌症 概述 该项目是一个大约一个月的研究项目的结果，该项目旨在采用一种新的癌症治疗方法。 作为过去几年一直在研究癌症诊断学的人，令人震惊的是，对于如此广泛的疾病，医学无法持续治愈，癌症的治疗方法与大多数人不同。其他疾病也得到了解决。 尽管为该疾病投入了数万亿美元的资金，但看到所有的钱都用于开发治疗方法，这是一个巨大的震惊，而几乎没有时间，精力
python实现预测癌症模型.rar
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通过训练集训练模型，然后通过测试集进行测试，案例里有训练数据和测试数据
Decision-Trees-Cancer-Prediction-：使用现有数据预测决策树来预测乳腺癌的示例（Scikit-learnpython）
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ML-AdaBoost-CancerPrediction:实施AdaBoost算法以提高弱势学习者的表现
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ML-AdaBoost-Cancer预测 实施AdaBoost算法（以提高弱势学习者的表现）来预测癌症。
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逻辑回归L2正则化预测模型
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良\恶性乳腺癌肿瘤预测数据集(机器学习及实践)
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MachineLearning-ERbreastCancer：带有梯度下降逻辑回归的ER乳腺癌预测
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使用梯度下降逻辑回归的ER乳腺癌预测 乔治娜·冈萨雷斯（Georgina Gonzalez） 拷贝数畸变，基因组区域的得失是癌症的标志。 拷贝数数据是高维数据，具有大量相关特征。 通常，像在这种情况下一样，样本数量比特征数量少。 在这项工作中，我首先使用阵列CGH的拓扑分析（TAaCGH）[1]降低了维度，从而检测出雌激素受体（ER +）过表达的患者的拷贝数显着异常。 接下来，确定每个患者的特定
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【SystemVerilog】路科验证V2学习笔记（全600页）.pdf
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