文件名称：威斯康星州乳腺癌：[ICMLSC 2018]乳腺癌检测：机器学习算法在威斯康星州诊断数据集上的应用
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更新时间：2024-02-26 16:58:23
machine-learning tensorflow linear-regression scikit-learn machine-learning-algorithms
乳腺癌检测：机器学习算法在威斯康星州诊断数据集上的应用 注意：此存储库已淘汰，不会移植为使用TF2。 但是，您可以以此为参考。 该论文于2018年2月2-4日在越南富国岛举行的第二届机器学习与软计算国际会议（ICMLSC）上发表。 有关该项目的全文，请访问 。 抽象 本文对威斯康星州的六种机器学习（ML）算法进行了比较： ，线性回归，多层感知器（MLP），最近邻（NN）搜索，Softmax回归和支持向量机（SVM）诊断性乳腺癌（WDBC）数据集通过测量其分类测试的准确性以及其敏感性和特异性值。 所述数据集包含特征，这些特征是根据乳腺肿块的FNA测试的数字化图像计算得出的[22]。 为
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wisconsin-breast-cancer-master
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--------MLP.py(13KB)
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----main_svm.py(4KB)
----main_nearest_neighbor.py(2KB)
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----setup.sh(495B)