医工交叉加AI其实真的很简单——探索机器学习流程

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虽然第一期只有380播放，6点赞、39转发、但是为了这6个点赞39个转发，我必须坚持下去。 深入探索机器学习流程 在上一节中，我们描述了 开发一个皮肤癌分类原型系统的四个步骤。 这些步骤如图1所示，包括 数据收集、特征设计、模型训练和模型测试。   在对此有了整体了解后，我们现在准备深入探索该流程的每一步，并讨论更多相关的思想和概念。 再谈数据收集 数据是机器学习的动力源泉，因此在数据方面，“越多越好”是不变的真理。然而，在实际操作中，成本、安全性和患者隐私等问题通常会严重限制数据的可用性，在这种情况下，合理分配训练集和测试集中的可用数据就变得尤为重要。 对于给定数据集应预留多少用于测试，并没有精确的规定。 一方面，我们希望训练集尽可能大，以便分类器能从广泛的数据样本中学习。另一方面， ………………………………