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机器学习的数学基础 - Seongjai Kim
1 简介 1 1.1. 机器学习（ML）为何存在以及是什么？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.3. 机器学习示例 . ...无监督学习 . ...机器学习模型代码：Scikit-Learn 比较和集成 . ...
参考：Tran Trang Thu，Lee Yongjun，Roy Shrawan，Tran Thi Uyen，Kim Youngbum，Taniguchi Takashi，Watanabe Kenji，MiloševićMilorad，Lim Seong Chu，
Reference: Tran Trang Thu, Lee Yongjun, Roy Shrawan, Tran Thi Uyen, Kim Youngbum, Taniguchi Takashi, Watanabe Kenji, Milošević Milorad, Lim Seong Chu, Chaves Andrey, ....- Synergetic enhancement of quantum yield and exciton lifetime of monolayer WS ₂ by proximal metal plate and negative electric偏见ACS Nano -ISSN 1936-086X -18：1（2023），第1页。 220-228全文（出版商的doi）：https：//doi.org/10.1021/acsnano.3c05667引用此参考：
Eun Hoo Rho，Sang Ik Baek，Heerah Lee，Moon-Woo Seong，Jong-hee Chae，Kyong Soo Park，Soo Heon Kwak。 Wi 的糖尿病的临床特征 单碳代谢营养素，遗传变异和糖尿病
母体遗传的糖尿病和耳聋（MIDD）是一种罕见的线粒体疾病，主要是由M.3243a> g突变引起的。MIDD的临床特征表现出明显的异质性。我们的研究旨在描述这些特征，并确定与M.3243a> G杂质水平的潜在相关性。这项回顾性，描述性研究包括已确认的M.3243a> G突变和糖尿病的糖尿病，在首尔国立大学医院。我们的队列包括40例MIDD患者，研究入学率平均年龄为33.3±12.9，而外周血的杂质者平均百分比为30.0％±14.6％。最普遍的合并症是听力损失（90％），其次是蛋白尿（61％），癫痫发作（38％）和中风（33％）。我们观察到糖尿病诊断时异质性百分比与年龄之间存在显着的负相关。这些临床特征可以帮助怀疑MIDD，并进一步考虑M.3243a> G突变的基因检测。