文件名称：leetcode分类-list_of_projects_korean:list_of_projects_korean
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更新时间：2024-07-19 17:35:01
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leetcode 分析项目清单 单击下面的标题以查看更多详细信息。 英文版 ： 数据预处理 - Pandas 和 SQL 语言：R 库：ggplot2、glmnet、randomForest、reshape、gridExtra、dplyr、MASS、e1071 监督学习：分类 模型：LASSO、岭、弹性网络、随机森林、逻辑回归 为了帮助 DNA 研究，我们开发了五种图像分类模型，可以预测一个细胞是否有细胞，然后选择最佳模型（98.5% 准确率 | 识别细胞核的形状） 通过各种方法提高预测性能（过采样、超参数调整、正则化 | 15% 改进） 通过ggplot库（R）可视化分析最有效的模型 减少数据量，同时通过 AB 测试保证预测性能（训练时间减少 45%） 语言：R 库：ggplot2、glmnet、randomForest、reshape、gridExtra、dplyr、MASS 监督学习：分类 模型：LASSO、岭、逻辑回归 为便于帕金森病的诊断，开发了三种仅凭老年人语音信息即可诊断的分类模型，并从中选出最优模型。 优化超参数以提高模型的预测性能（交叉验证 | 7% 改进） 通过可视
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