威斯康星州乳腺癌神经网络
时间: 2023-09-18 15:10:48 浏览: 73
威斯康星州乳腺癌神经网络是通过使用数据集中的乳腺肿块的细胞核特性,如质地或面积,来预测肿块是恶性还是良性的一种神经网络实现。这种神经网络使用了scikit-learn库中的神经网络实现,并使用UC Irvine“威斯康星州乳腺癌”数据集的数据进行训练和预测。该神经网络将乳腺肿块的细胞核特性作为输入,并通过神经网络输出对肿块是恶性还是良性的预测结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Neural-Network-From-Scratch-Tumour-Diagnosis:本笔记本介绍了如何仅... 该笔记本使用威斯康星州乳腺癌数据集](https://download.csdn.net/download/weixin_42176612/18301132)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [乳腺癌预测 非负矩阵_如何在5分钟内对神经网络进行编程以预测乳腺癌](https://blog.csdn.net/cumian9828/article/details/108154988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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