python机器学习-乳腺癌细胞挖掘

作者介绍

Toby，持牌照金融公司担任模型经理,国内大型医药数据中心数据挖掘部门负责人，发明国家算法专利！和重庆中药研究所，重庆儿科医院，中科院教授，赛柏蓝，清华大学，百度，腾讯，爱奇艺，哔哩哔哩等平台保持长期项目合作！管理过欧美日中印巴西等国外药典数据库，马丁代尔数据库，FDA溶解度数据库，临床试验数据库，WHO药物预警，药品毒理，美国新药研发等几十个数据库。

课程概述

此课程讲述如何运用python的sklearn建立机器学习模型。课程结合美国威斯康辛乳腺癌细胞临床数据，实操演练，建立癌细胞预测分类器。

课程讲述十大经典机器学习算法：逻辑回归，支持向量，KNN,神经网络，随机森林，xgboost,lightGBM,catboost。这些算法模型可以应用于各个领域数据。

本视频系列通俗易懂，课程针对学生和科研机构，python爱好者。
本视频教程系列有完整python代码，观众看后可以下载实际操作。

了解癌症肿瘤基本常识，建立健康生活方式，预防癌症，减轻癌症治疗成本。

课程背景

警钟长鸣！癌症离我们远吗？《我不是药神》催人泪下，笔者在此揭露真相，癌症不是小概率疾病，癌症就在身边。癌症早期发现和控制可极大延长寿命和减少治疗费用。笔者下载美国威斯康辛临床数据，运用python sklearn机器学习十大经典算法建立乳腺癌分类器模型，可预测正常细胞和癌细胞。我国医院重视治疗，但忽略疾病预防教育。通过我多年机器学习数据挖掘，我发现疾病可防可控，通过自身努力，我们可以提前发现疾病早期症状或扼杀疾病于摇篮。希望此课程让广大医疗科研工作者认识疾病预防教育重要性。课程还介绍RDKIT概述-开源化学信息工具包，以及如何运用python语言构建Rdkit化学分子溶解度模型，此乃化学，生物信息学爱好者又一个福音。

课程中十大经典机器学习算法震撼登场：逻辑回归，支持向量，KNN,神经网络，随机森林，xgboost,lightGBM,catboost。课程提供视频里讲解脚本，这些模型脚本可以应用于各个领域数据，包括金融反欺诈模型，信用评分模型，收入预测模型等等，为中小企业提供现成解决方案。

随机森林变量权重可视化

课程耗费三年时间，360度无死角的讲述整个模型开发周期，非市场上快餐教学。教程包括数据获取，数据预处理，变量筛选，模型筛选，模型评估，模型调参。

本视频系列通俗易懂，课程针对学生和科研机构，python爱好者。本视频教程系列有完整python代码，观众看后可以下载实际操作。这些模型代码可为中小型企业提供解决方案。

Anaconda+KNN+网格调参+交叉验证

                   本课程还讲解如何用python的Rdkit包构建化学分子的溶解度预测模型

讲解RDKIT概述-RDKIT是一个开源化学信息工具包