本文關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)在乳腺腫瘤分類檢測(cè)中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：機(jī)器學(xué)習(xí)算法在醫(yī)學(xué)檢測(cè)與診斷,尤其是乳腺腫瘤分類檢測(cè)與診斷中扮演愈發(fā)重要的角色。分析比較了幾種經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)分類器在乳腺腫瘤分類檢測(cè)中的性能,并從準(zhǔn)確率、靈敏度、特異性及執(zhí)行效率等方面對(duì)各分類器的性能進(jìn)行了評(píng)估比較,根據(jù)在不同數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,總結(jié)了各機(jī)器學(xué)習(xí)分類器在乳腺腫瘤分類中的性能特點(diǎn):線性判別分析和極限學(xué)習(xí)機(jī)兩種分類器性能優(yōu)良且訓(xùn)練效率很高;支持向量機(jī)性能較為平均且非常穩(wěn)定,但訓(xùn)練耗時(shí)較長(zhǎng);而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器雖然可以給出良好的特異性指標(biāo),但靈敏度指標(biāo)不夠理想。
【作者單位】： 天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 乳腺腫瘤 機(jī)器學(xué)習(xí) 性能比較
【分類號(hào)】：TP181;R737.9
【正文快照】： 1引言機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使計(jì)算機(jī)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)的算法[1]。目前,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)諸如線性判別分析LDA(Linear Discriminant Analysis)、支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN(Artificial Neural Network)和極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM(Extreme Learning Machine)

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