python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞(二)

本教程通过Sklearn库进行乳腺癌细胞数据分析,详细介绍了anaconda环境搭建、sklearn导入及第三方包安装方法,适合初学者快速上手。

 python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制)

网易云观看地址

https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share

 

 

sklearn编程环境搭建

(1)下载anaconda

首先下载anaconda,这款框架比Python官网的编辑器更好用,下载网址为https://www.anaconda.com/download/

anaconda支持windows,linux,苹果操作系统

支持32位和64位操作系统

 

(2)导入sklearn第三方包

anaconda下载安装好后打开,自带sklearn第三方包

命令行输入import sklearn,无报错就表示运行正常

 

(3)pip install安装其他第三方包

机器学习中,有时候需要导入其他包,而sklearn没有,这时就需要用pip install安装其他第三方包

 

(4)非官方扩展包下载地址

有时候pip install安装失败,我们需要去欧文大学下载Python非官方扩展包

Python有大量非官方扩展包,应用于各行各业,主要是数据科学,人工智能,爬虫等等,下载地址为

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

 

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转载于:https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9743449.html

作者介绍 Toby,持牌照金融公司担任模型验证专家,国内最大医药数据中心数据挖掘部门负责人!和重庆儿科医院,中科院教授,赛柏蓝保持慢病数据挖掘项目合作!管理过欧美日中印巴西等国外药典数据库,马丁代尔数据库,FDA溶解度数据库,临床试验数据库,WHO药物预警等数据库。课程概述 此课程讲述如何运用pythonsklearn快速建立机器学习模型。课程结合美国威斯康辛乳腺癌细胞临床数据,实操演练,建立癌细胞预测分类器。课程讲述十大经典机器学习算法:逻辑回归,支持向量,KNN,神经网络,随机森林,xgboost,lightGBM,catboost。这些算法模型可以应用于各个领域数据。本视频系列通俗易懂,课程针对学生和科研机构,python爱好者。本视频教程系列有完整python代码,观众看后可以下载实际操作。了解癌症肿瘤基本常识,建立健康生活方式,预防癌症,减轻癌症治疗成本。课程背景 警钟长鸣!癌症离我们远吗?《我不是药神》催人泪下,笔者在此揭露真相,癌症不是小概率疾病,癌症就在身边。癌症早期发现和控制可极大延长寿命和减少治疗费用。笔者下载美国威斯康辛临床数据,运用python sklearn建立乳腺癌分类器模型,可预测正常细胞和癌细胞。我国医院重视治疗,但忽略疾病预防教育。通过我多年机器学习数据挖掘,我发现疾病可防可控,通过自身努力,我们可以提前发现疾病早期症状或扼杀疾病于摇篮。希望此课程让广大医疗科研工作者认识疾病预防教育重要性。  
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