V
主页
集成学习-融合的概念、分类
发布人
集成学习是机器学习领域的一个重要方向,通过将多个模型的预测结果进行融合,可以显著提高模型的性能和鲁棒性。在这个视频中,我们将探讨集成学习的融合方法,重点关注几种常用的融合方法,并介绍如何使用这些方法来构建高性能的分类模型。无论你是机器学习初学者还是资深专家,这个视频都会对你有所启发,让你更好地理解集成学习的融合方法,提高模型的准确性和稳定性。
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
模型融合细节及方法结果书写
“多中心临床预测模型”极速完成-诺莫图+逻辑回归双击版
桡骨远端-骨骼勾画教程
2-一键相关性分析筛选特征-零基础极速版
线上教学:瘤内瘤周-环境配置及答疑
三维融合对比-医学图像前后时点三维对比-独家绝活
线上授课-内容依次是:写bat+建6个临床模型-随机应变采用筛选方法+Shap解释器+自动组图+勾画流程
“多中心影像组学预测模型”极速完成-诺莫图+逻辑回归双击版
超声影像组学一键到底-极速版零基础使用
3D图像分类-深度学习-这么通俗的代码全网少见-扩展性很高
学员线上授课-多维度前后融合
“临床预测+各种评分联合模型”极速完成双击版
起飞之路-影像组学深度学习移植虚拟环境-一劳永逸小白不再需要痛苦安装各种包~
如何看预测模型文献?如何和我们的结果结合?如何灵活随机应变?
利用gpt写python代码-将vcf格式(ieu数据库)的数据转成适合smr分析的格式
六大Transformer模型-swint迁移学习+可视化
极速秒杀传统影像组学:一键代码运行器!10分钟完成所有建模步骤
舌象深度学习-证候分类-目标检测
R语言环境复制
项目课题最新研究进展查询方法
线上学习笔记+微量元素孟德尔随机化-全程跑通
8-中药复方网络及cytoscape调整
(双击极速版)多分类多中心模型+ROC+混淆矩阵+SHAP模型解释器
Anacodna及openslide安装
入门科普-传统组学、生境、瘤周、模态评分
一键极速完成多分类深度学习神经网络
集成学习-ensemble后融合实操-全干货!
3dslicer快速分割-腰椎颈椎快速分割-种子分割
5-AMIL模型聚合特征+注意力机制:深度多重实例学习
批量将dicom转换为nii.gz
临床-影像组学-深度学习对比文章套路-双击畅享版
一键差异分析-不用打开代码,零基础学员起飞之路
dicom转nii-1个患者文件夹含有多个序列-影像组学深度学习省时神器
1-jupytet基本知识-使用-代码调用
根据结局一键查找阳性暴露
半监督UMat语义分割-医学图像潮流分割法-少标注干大事情-大趋势
3Dslicer的python接口将mrb文件批量输出为img和mask
网络药理学+SMR+组织Twas实操
集成学习-stacking后融合-罕见代码-自己可指定模型自动搜索最佳参数-科研神器
孟德尔随机化:读取暴露文件和故障排除