个性化诊断过程主要涉及分子诊断技术、大数据及云计算的应用，通过对单个患者相关样本的采集检测，并与数据库中相关疾病的资料进行比对，得出相关诊断结果。在个性化治疗阶段则可以根据诊断的结果实现“量体裁药”。东北证券指出，大数据与云计算将在个性化医疗中发挥巨大作用。个体化治疗实施的前提是基因测序技术，而基因...
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2015-03-04 14:23:35
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如下是样本，还请根据自身实际需求调整：
For Example(Mms Apn)：...
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2015-03-03 11:45:23
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日语科技类文献、专利、论文、技术资料、产品样本。...
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2015-03-02 23:59:10
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决策树就是不断选择信息增益最大的属性，进行分类。
核心部分是使用信息增益判断属性的分类性能。信息增益计算如下：
信息熵：
允许有多个类别。
计算所有属性的信息增益，选择最大的作为决策树的根节点。然后，样本分枝，继续判断剩余的属性的信息增益。
信息增益有缺点：信息增益偏袒具有较多值的属性。分裂信息，用增益比率作为衡量标准，如下：
决策树...
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2015-03-02 13:12:55
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朴素贝叶斯算法是寻找一个极大后验假设（MAP），即候选假设的最大后验概率。
如下：
在朴素贝叶斯分类器中，假设样本特征之间是独立的，则有：
计算每个假设的后验概率，选出最大的概率，对应的类别就是样本的分类结果。
优缺点：
对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。当时，需要样本的特征之间独立性较高，不能有太多的相关性。对输入数据的表达形式很敏...
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2015-03-02 11:19:44
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引言
上一小节中，我们介绍了过拟合的概念，在机器学习中最大的危险就是过拟合，为了解决过拟合问题，通常有两种办法，第一是减少样本的特征（即维度），第二就是我们这里要说的“正则化”（又称为“惩罚”,penalty）。
从多项式变换和线性回归说起
在非线性变换小节中，我们有讨论Q次多项式变换的定义和其包含关系，这里如果是10次多项式变换，那么系数的个数是11个，而2次多项式的系数个数是...
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2015-03-01 22:24:47
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更好的方法求共同学习。//通用 function Change(clientId) { var sampleQuantity = $("input[id*=" + clientId + "_TextBoxSampleNumber]").val();//样本数 var qualfiedQuantity...
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2015-02-28 10:06:17
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Factorization Machine Model如果仅考虑两个样本间的交互, 则factorization machine的公式为:$\hat{y}(\mathbf{x}):=w_0 + \sum_{i=1}^nw_ix_i + \sum_{i=1}^n\sum_{j=i+1}^nx_ix_j...
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2015-02-27 15:01:31
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Forward指令是Jsp动作指令之一，可以用于将页面响应转发到另外的页面。既可以转发到静态页面，也可以转发到动态页面。
就像表单参数的转发一样，本来没什么好说，但是有几个特性还是要注意一下的。用一个例子就能够完全说明这个问题了。
假设一个工程下面有三个页面，form.jsp是给用户填写表单的，然后把填写的参数传递到forward.jsp，之后不作任何的停留与休整，forward.jsp直接把...
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2015-02-27 12:03:11
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KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。K-Means聚类算法主要分为三个步骤：(1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心(2)第二步是计算每个点到聚类中...
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2015-02-26 22:45:26
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