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如果代码基础薄弱，在学习机器学习时，要采用循序渐进的方式，可以先从经典的机器学习算法实验开始，把机器学习的步骤搞清楚，包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等，通过一些基础实验先建立起对于机器学习的整体认知，然后再来阅读文献和做复现，这样会更容易一些。机器学习相关文献的复现难度...
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复现其实是为了提高你的工程能力,特别是对于初学者来说,刚入门编程能力还不好,这个时候大量看论文,并选择其中几篇进行复现是非常有必要的。 科技猎手2023 人工智能 科学 科技 计算机技术 目标检测 AI医学 机器学习 论文 计算机视觉 深度学习 代码复现 图像分割 ...
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复现机器学习论文时的常见问题 复现过程中的常见问题如下所示: README 文件不完整或缺失; 未定义依赖项、代码存在 bug、缺少预训练模型; 未公开参数; 私有数据集或缺少预处理步骤; 对GPU 资源的需求不切实际。 README 文件不完整或缺失 如果一篇论文在发表时开源了代码,那么 README 就是你着手开始复现项目的文档...
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2、机器学习构建诊断模型 作者利用LASSO算法和随机森林模型,从复杂的血浆代谢物数据中筛选出10种关键代谢物,并构建胃癌诊断模型,即10-DM模型。在测试集中,该模型展现了卓越的诊断性能,特别是在早期胃癌的识别上,其准确性和敏感性均高于传统的癌症蛋白标志物,如CEA、CA19-9和CA72-4等。此外,10-DM模型在多中心队列...