XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemizbicki
il-10抑制抗肿瘤免疫，并通过PD-L1诱导促进肝转移
ahmad Mustafa Shiri 1，2，†， Antonella Fazio 1，2，Taurage 6，Eduard Batlle 7，8，9，1，2，Jan Kempski 1，2，10， 1、2，Leonie Concalla 5，Lidia Bosurgi 1、2、12，Mercanoglu 5，Philipp Seeger 5， Arck 4，Boris Fehse 11，Philip Busch 5，Rainer Giant 5，Oliver Mann 5，Jacob R. Izbicki 5，Shickert 5，Richard A. Flavel 15，16 1，2，5， *， *，‡，Samuel Huber 1，2， *， *，‡
Machine-Learning-e-modeling-Statistics.pdf
机器学习和统计建模先例：机器学习和统计学习的要素。学习算法。旋转方法。降低维度和正则化。设置方法。特殊主题。目标：提出基本概念和机器学习中使用的主要工具。讨论与主要算法的实施和应用有关的问题。在课程结束时，学生应有一个坚实的基础，可以批判性地使用这些方法，无论他们在工作的编程环境如何，都能理解和适应算法。示意性内容：机器学习元素和统计学习：什么是机器学习。什么是大数据。数据类型：结构化与非结构化。推论文化与预测性。维度的诅咒。学习算法：学习类型。监督学习算法。学习算法未被监督。雷莫尔方法：交叉验证和引导程序。维度和正规化减少：降低维度的主要方法。正则化方法。设置方法：业务和提升。花键。判别分析。基于概率的分类方法。k均值和变化。决策树。Agroupamentary的教学大纲。子运动退伍军人机器。分析两个主要成分。阅读和深度学习。参考书目：Hastie，T.，Tibishirani，R。在Friedman，J。（2016）。统计学习要素。Springer，第二版。James，G.，Witten，D.，Hastie，T。，intibishirani，R。（2017）。R. Springer中的应用程序的统计介绍。Murphy，K.P。 （2012）。 机器学习，可能的观点。 麻省理工学院出版社。 izbicki，R。在TM（2020）的桑托斯（Santos）。 早期学徒制：统计流产。 在我的http://www.rizbicki.ufscar.br/ame.pdf 中讨论Murphy，K.P。（2012）。机器学习，可能的观点。麻省理工学院出版社。izbicki，R。在TM（2020）的桑托斯（Santos）。早期学徒制：统计流产。在我的http://www.rizbicki.ufscar.br/ame.pdf 中讨论