在拓展部分，介绍了一个关于多模型预测变量比较的文献，以及机器学习算法在预测痴呆症发病率的应用。机器学习算法如R、Python等均可实现预测，其中scikit-learn包是常用的工具。在数据预处理阶段，需要筛选最佳变量并进行数据标准化，使用如table1包等进行表构建。数据模型构建阶段，比较新旧模型，使用ROC曲线...
短线操作要善于总结和体会市场节奏。
Python开发,欢迎来聊。 【岛主面试题分享】-mysql 问题: mysql有哪些搜索引擎,以及他们之间的区别? 解答: a. InnoDB: 1. ⽀持事务处理 2. ⽀持外键 3. ⽀持⾏锁 4. 不⽀持FULLTEXT类型的索引(在Mysql5.6已引⼊) 5. 不保存表的具体⾏数,扫描表来计算有多少⾏ ...
关于python的各种机器学习方法算法:训练最好的是掌握:scikit-learn包就行,反正文章也是用的这个包 思路: (1)核心问题——机器学习算法能否准确预测记忆诊所患者2年痴呆症发病率,这些预测与现有模型相比如何? 现有模型:两个 机器学习模型:作者纳入了四种(LR、SVM、XGB、RF)——logistic回归、支持向量机、极限梯度提升...