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数据分析训练营:抗癌药物与机器学习(UCI)

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简介:
本课程为加州大学 Irvine 分析训练营系列之一,专注于利用机器学习技术在抗癌药物研发中的应用,适合对生物信息学和数据科学感兴趣的学员参加。 Pymaceuticals, Inc. 是一家专注于抗癌药物研发的新制药公司。最近,该公司开始筛选治疗鳞状细胞癌(SCC)的潜在疗法,这是一种常见的皮肤癌症类型。根据他们对近期药物疗效的研究分析,Capomulin、Ramicane、Ketapril、Naftisol、Zoniferol、Stelasyn、Placebo、Infubinol、Ceftamin 和 Propriva 这些药物被纳入了评估范围。基于相关数据可视化结果,Capomulin 和 Ramicane 在减小肿瘤体积方面表现出显著效果,在完成研究后,Capomulin 的平均肿瘤大小最低。此外,还观察到小鼠体重与肿瘤大小之间存在合理关联性;然而这种关联对目前的研究发现没有产生影响。

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客服
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  • UCI
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    本课程为加州大学 Irvine 分析训练营系列之一,专注于利用机器学习技术在抗癌药物研发中的应用,适合对生物信息学和数据科学感兴趣的学员参加。 Pymaceuticals, Inc. 是一家专注于抗癌药物研发的新制药公司。最近,该公司开始筛选治疗鳞状细胞癌(SCC)的潜在疗法,这是一种常见的皮肤癌症类型。根据他们对近期药物疗效的研究分析,Capomulin、Ramicane、Ketapril、Naftisol、Zoniferol、Stelasyn、Placebo、Infubinol、Ceftamin 和 Propriva 这些药物被纳入了评估范围。基于相关数据可视化结果,Capomulin 和 Ramicane 在减小肿瘤体积方面表现出显著效果,在完成研究后,Capomulin 的平均肿瘤大小最低。此外,还观察到小鼠体重与肿瘤大小之间存在合理关联性;然而这种关联对目前的研究发现没有产生影响。
  • 基于的乳腺预测
    优质
    本研究运用机器学习技术对乳腺癌相关数据进行深入挖掘和模式识别,旨在提高疾病早期诊断的准确性及治疗方案的有效性。 乳腺癌数据集来源于南斯拉夫卢布尔雅那大学医疗中心肿瘤研究所的M·兹维特和M·索克拉奇的研究成果,并被美国加州大学欧文分校的UCI数据库收录,便于全球研究者使用。作为机器学习领域的权威资源库,UCI数据库提供了丰富的数据集以及分类问题测试案例。其中乳腺癌数据集尤为重要,它帮助研究人员开发更精确的分类算法,对乳腺癌的早期诊断和治疗具有重要意义。
  • 威廉康星乳腺诊断集于UCI仓库
    优质
    简介:威廉康星乳腺癌诊断数据集是UCI机器学习数据仓库中的一个公开资源,包含大量与乳腺癌相关的医学特征数据,用于支持科研人员进行癌症早期诊断模型的研究和开发。 KNN算法使用的数据集包含569个乳腺细胞活检案例,每个案例包括32个特征值来描述乳房肿块图像中的细胞核特性。第一个特征是ID号;第二个特征为癌症诊断结果,“M”代表恶性肿瘤,“B”表示良性肿瘤。其余的30个特征均为数值型指标,涵盖了细胞核的半径、质地、周长、面积和光滑度等属性,并分别提供了这些属性的均值、标准差及最大值。
  • UCI集精选
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    《UCI机器学习数据集精选》是一本汇集了广泛应用于机器学习研究与教育的经典数据集的资源书,为算法开发和模型训练提供坚实的数据支持。 UCI 机器学习数据集包含了许多经典的数据集,例如癌症相关的数据集。
  • Python实践(2020年版).rar
    优质
    《Python机器学习实践训练营(2020年版)》是一套全面介绍如何运用Python进行机器学习的课程资料。包含了最新的算法和技术,适合初学者及进阶者深入学习和实践。 Python机器学习实训营(2020版)视频教程包含以下章节: 1. 线性回归原理推导 2. 线性回归代码实现 3. 模型评估方法 4. 线性回归实验分析 5. 逻辑回归原理推导 6. 逻辑回归代码实现 7. 逻辑回归实验分析 8. 聚类算法-Kmeans与Dbscan原理介绍 9. Kmeans代码实现 10. 聚类算法实验分析 11. 决策树原理讲解 12. 决策树代码实现 13. 决策树实验分析 14. 集成算法原理阐释 15. 集成算法实验分析 16. 支持向量机原理推导 17. 支持向量机实验分析 18. 神经网络算法原理介绍 19. 神经网络代码实现 20. 贝叶斯算法原理讲解 21. 贝叶斯代码实现 22. 关联规则实战分析 23. 关联规则代码实现 24. 词向量word2vec通俗解读 25. word2vec词向量模型的代码实现 26. 推荐系统原理分析 27. 打造音乐推荐系统 28. 线性判别分析降维算法原理解读 29. 主成分分析降维算法原理解读
  • Python实战视频课程
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    这是一个源自UCI机器学习库的数据集,专注于空气质量分析。它包含了多种环境变量和污染物浓度的详细记录,旨在支持科研与模型训练。 该数据集包含了9358个实例的小时平均响应值,这些响应来自一个空气质量化学多传感器设备中的五个金属氧化物化学传感器阵列。该装置安装在一个意大利城市的显著污染区域,在道路水平位置进行了部署。记录的数据时间跨度为2004年3月至2005年2月(一年),这是目前最长的可公开获取的现场部署空气质量管理化学品传感设备响应数据集。此外,还包括了每小时平均浓度的真实值信息。
  • 2021年华为杯建模D题:乳腺候选优化建模
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    本项目为2021年“华为杯”数学建模竞赛D题研究成果,聚焦于运用数学模型优化抗乳腺癌候选药物筛选过程。通过建立和求解复杂生物医学问题的数学模型,旨在提高药物研发效率并加速对抗癌症的研究进程。 1. 构建了mRMR-置换特征重要性混合模型,并获得了国家三等奖。 2. 建立了化合物分子的生物活性定量预测模型。 3. 开发了ADMET分类预测模型。 4. 使用了一种改进遗传算法。
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    Recognition-master项目包含用于机器学习中物体识别任务的训练数据集及相应源代码。通过深度学习模型优化算法实现高效准确的对象检测与分类,促进人工智能领域应用发展。 基于Python+OpenCV+CNN的人脸识别的学习示例可以实现物体分类,并对新物体进行类别识别。