TOP榜写作榜手机小说

最近更新新书入库全部小说

AI叙事者 >> 虐心耽美 >> 学医路漫漫 >> 第八十四章网络实现的机器学习笔记

第八十四章网络实现的机器学习笔记 (6/6)

元”向量的重要性进行排序,根据需要取前面最重要的部分,将后面的维数省去,可以达到降维从而简化

模型或是对数据进行压缩的效果。同时最大程度的保持了原有数据的信息。这本身就是一种分布。

模式识别(根据特征构建模型,然后与具体数据比对):对特征变量的测量,只要数目足够多,我们就可以以比较高的精度来避免各种可能的误差,这我认为是可以把各种医疗可能产生的伤害降到最低,即所谓的异常检测问题。我们使用概率来分类,即特定数据在做出范围的概率是多少,高于一定阈值(与平均值的距离)可以认为属于同一类。

我们还可以在分布的层次进行模式识别。

μ是平均值,后者是方差。选择一个阈值来作为评定的边界,从而进行模式识别,即通过给出的数据集拟合参数,进行参数估计,得到参数μ和σ,然后检测新的样本,确定新样本是否是异常。

通过将一些相关的特征进行组合(如特征之间的比例),来获得一些新的更好的特征,这可以视为层次的耦合影响的性质。我在考虑这是不是可以以微分方程的形式来组合。

多元高斯分布能够构建更加精确的边界,可以通过构造新新特征的方法来捕捉这些相关性。

具体的应用,推荐系统,我认为就是对序列识别乃至序列匹配的一个很好的说明。这需要足够多的特征才能识别,这种就是我们的序列,根据过去的经验进行贝叶斯运算来迭代各种可能的概率。这种特征向量的组合就是序列。

数据的获取,医疗方面的各种描述性的指标,如面色发红,精神不振等等,我们需要考虑构建一定的特征向量,然后以其具体的比例来获取数据。我们可以考虑构建这样的医疗诊断平台,基于大规模的数据制定一定的分类,通过模拟现实中医生的诊断思维过程,构建一定的评价标准来不断迭代,以接近乃至超越医生。


状态提示:第八十四章网络实现的机器学习笔记
本章阅读结束,请阅读下一章

学医路漫漫最新章节 - 学医路漫漫全文阅读 - 学医路漫漫txt下载 - 余东林的全部小说 - 学医路漫漫 AI叙事者

猜你喜欢: 我叫欧楚良时空猎人之巅峰归来幸孕逼婚:Boss宠妻上瘾不败灭天鱼莲莲记事邪武剑帝暖婚之竹马撩妻成瘾剑来我的完美人生收伏异形魔姬龙与恶魔木叶养猫人异界结缘娘龙戏九凤之美女娇妻变身也挺不错的三界奇货供销社谢相凤睨天下压寨夫人这个主播没有病超次元联盟者万受吾将卡牌系统快穿:炮灰拯救男神相公别闹了佛牌秘闻录青梅逐马:扑倒傲娇男神诡异流修仙游戏天降蜜恋:女王别想逃影帝捉鬼日常
完本推荐: 我和我的鬼畜攻(**调教)复我旧山河/无明辉煌岁月[重生]王妃在上质子爱你的180秒(GL)除魔每天都怕被大BOSS灭口金婚计划蛇行天下(H)我有一个灵之生灵木秀于林攻心受身废柴种田记腹黑王妃倾天下肉偿~人妻悲歌-v文三年后的恋人La mer位面商人养包子攻欲善其事重生在未来润物细无声野玫瑰[快穿]这个炮灰我罩了颠倒众生
最近更新: La mer全世界都知道谢岚南在黑化从岛主到国王道藏美利坚位面商人养包子攻欲善其事野玫瑰玩意儿(H)死亡QQ号三年后的恋人遇魔斯人不我待骤变monster好一阵山风LOVE&CATCH(H)怀孕了怎么办(H)蜂蜜罐子纵欲(H)极品狂医超级学神双杀(纵欲续篇)(H)琴童井与舟我的姐夫爱不爱我?东方好莱坞攻略之后的彩蛋剧情(快穿)(H)复仇者联盟里的剑仙十拿九稳,差你一吻

学医路漫漫最新章节手机版 - 学医路漫漫全文阅读手机版 - 学医路漫漫txt下载手机版 - 余东林的全部小说 - 学医路漫漫 AI叙事者移动版 - AI叙事者手机站