在科研工作中,数据挖掘与机器学习早已不再是计算机科学领域的专属领地。从生物信息学的基因表达谱分析、蛋白质结构预测,到核医学影像的病灶识别与疗效预测,再到基因组关联研究和单细胞测序数据的异质性解析,越来越多的医学与生命科学研究者开始将机器学习作为自己工具箱中的必备利器。
然而,当我们真正试图将某个算法应用到自己的研究数据上时,却常常陷入这样的困境:为什么相同的算法,在别人的论文里AUC能达到0.95,换到自己的数据集上却只有0.6?为什么KNN看起来如此简单,却总能在小样本的临床数据上胜过复杂的神经网络?为什么SVM的核函数选择,会如此显著地影响模型在影像组学特征上的泛化能力?
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