其中最近一年间已经推出了基于人工智能的医学产品“腾讯觅影”，利用AI医学影像技术助力诊疗环节，覆盖肺结节、食管癌、糖尿病等多病种筛查。
浏览 1316提问于2018-04-17
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当处理不平衡的阶级，哪个更好，从训练数据集中随机选取相同数目的正样本和负样本，结合训练样本，将不平衡分类问题转化为多个平衡数据分类问题。
他们中的一个比另一个有优势吗？如果是，是哪一个？我要求的是一个广义的观点。如果您有一个不平衡的数据集，您会选择哪个选项，1还是2？
浏览 0提问于2018-07-20得票数 0
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如何解释回归变量的后验概率？
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我在WINBUGS中使用以下模型来运行分层贝叶斯回归，其中beta是我的协变量：如果我通过添加以下代码来修改此模型：p.beta0 <- step( beta0 )然后，我可以评估后验概率(PP)的(正或负)关联贝塔协变量。beta0 = 0.23434使用此代码，PP of beta0是0.959033，而PP of beta1是0.015043。我对beta0的解释
浏览 1提问于2018-08-03得票数 0
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概率金本位与确定性金本位
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例如:病人是否患有癌症-二元反应-可由人类提供的确定性金标。
然而，病人有60%的机会成为癌症和40%的机会不是癌症。我理解这被称为概率金本位是正确的吗，但这不能由人类产生，对吗？例如，有没有人/医生说这个病人有60%的机会成为癌症，40 %的机会不是癌症？
浏览 0提问于2020-03-09得票数 0
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例如，假设我们有以下术语：膀胱癌有了前缀建议，它将只返回“癌症预防”，但我希望能够返回“膀胱癌”和“乳腺癌”，但它们的权重或相关性较低。因此，顺序是：膀胱癌
乳腺癌
浏览 0提问于2015-10-08得票数 0
例如，搜索的术语是癌症。搜索后，出现的下一个页面将包含搜索的术语:癌症。我希望在用户进行新的搜索之前，癌症的价值会出现在我所有的网页上。通过使用JavaScript代码，我设法在display.html中显示了搜索到的术语:癌症，但在explore.html中这个值是空的。我希望能够将“癌症”保存到标签中，并在其他模板中使用。
?document.getElementById("searched").innerHTML = "Searched Terms: " +
浏览 0提问于2019-07-23得票数 1
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我试图根据一些数据对7种癌症进行分类。总体精度较低，约为58%。然而，对于不同的参数，有些癌症的分类准确率在90%左右。低于癌症1,2,3等意味着不同类型的癌症，例如1=乳腺癌，2=肺癌等。癌症1,3,4,7的准确性很低，所以我排除了它们。而癌症2、5、6的治疗效果较好。但是，对于癌症6，结果因参数设置而有很大的差别。一个重要的注意事项是，这里的整体准确性并不重要，但是如果我能以超过90%的准确率对2-3个癌症进行分类，那就更重要了。所以我的问题是，我
浏览 0提问于2018-01-17得票数 2
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我已经创建了一个复合目标癌症网络，并希望在底部添加一个键，解释节点的不同颜色意味着什么。例如，粉色蛋白质代表癌症相关蛋白，蓝色蛋白质代表非癌症相关蛋白，绿色结节代表我的化合物。请帮帮我..。
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
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特别是C00 - C97和D00 - D48与癌症ICD-10编码有关.任何想法或帮助都会受到极大的赞赏。
浏览 3提问于2014-06-29得票数 0
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精度-召回曲线中的阈值是什么？
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想象一下，我有一个预测癌症复发(是或否)的模型，它使用相关特征上的一些像样的分类算法预测患者的癌症复发。我将我的数据拆分用于训练和测试。
浏览 7提问于2017-09-15得票数 29
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因此，为了评估多标签分类算法(每个实例都与多个标签相关联)，我同时考虑了准确性和F1-Measure。拥有：F1 Measure = 2 * (P * R) / (P + R)
浏览 2提问于2013-12-04得票数 5
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weka中的一元类文本分类？
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我有一个特定类别(比如癌症)的训练数据集(文本)。我想在weka中为这个类训练一个SVM分类器。但是，当我尝试创建一个名为“癌症”的文件夹并将所有这些训练文件放到该文件夹中时，当我运行代码时，我得到了以下错误: weka.classifiers.functions.SMO: Cannot handle我想要做的是，如果分类器找到一个与“癌症”相关的文档，它会正确地说出类名，一旦我输入一个非癌症文档，它应该会说“未知”之类的东西。
我应该怎么做才能得到这个行为呢？
浏览 2提问于2012-05-01得票数 2
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众所周知，蛋白质的一部分是与癌症相关的蛋白质。但绝大多数蛋白质是癌症相关蛋白还是非癌症相关蛋白尚不清楚。您如何使用已知的癌症相关蛋白来预测该蛋白是否为癌症相关蛋白？
我不知道如何解决这个问题。
浏览 2提问于2016-01-08得票数 1
现在：abb <- structure(list(full =
浏览 8提问于2022-05-31得票数 0
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Keras中二进制分类的输出层
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我需要将图像分为癌症图像和非癌症图像。model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) 如果我需要使用癌症概率作为患者的最终指标，并绘制ROC曲线，那么哪个模型更好？
浏览 14提问于2020-04-08得票数 3
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