集成学习-GBTD
GBDT基本概念和简介GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是另一种基于 Boosting 思想的集成算法，除此之外 GBDT 还有很多其他的叫法，例如：GBM (Gradient Boosting Machine)，GBRT (Gradient Boosti
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集成学习-Adaboost
Boosting算法特征如下：通过将一些表现效果一般（可能仅仅优于随机猜测）的模型通过特定方法进行组合来获得一个表现效果较好的模型。从抽象的角度来看，Boosting算法是借助convex loss function在函数空间进行梯度下降的一类算法。Gradient Boost和Adaboost就是
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集成学习-Adaboost
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机器学习
Adaboost 是 Boosting 算法中有代表性的一个。原始的 Adaboost 算法用于解决二分类问题，因此对于一个训练集
$$ T = {\left(x_1, y_1\right), \left(x_2, y_2\right), …, \left(x_n, y_n\right)} $$
其
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集成学习-XGBoost
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机器学习
基本概念与原理XGBoost （eXtreme Gradient Boosting）的概念
“Extreme”表示其极致的性能优化
“Gradient”指其使用梯度下降算法优化损失函数
“Boosting”表示其采用提升（Boosting）集成学习方法
XGBoost 是一种高效的机器学习算法，由
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Software-MSI-软件测评
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Tobeinsert
微卫星不稳定性 (MSI) 是多种癌症类型中常见的一种现象，其特征是在整个基因组中发现的微卫星区域中插入和缺失（indels）的积累，具有高微卫星不稳定性 (MSI-H) 的癌症可能是免疫检查点抑制剂治疗的良好候选者。所以MSI自1993年首次在结直肠癌中被提出后，不断发展。目前作为帮助指导免疫检查
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Standard-ACGS_Best_Practice_Guidelines_for_Variant_Classification_in_Rare_Disease_2024
20152015年，ACMG & AMP 联合发表了standards and guidelines for the interpretation of sequence variants (Richards et al Genetics in Medicine 2015)30223-9/f
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大模型-检索增强生成(RAG)
检索增强生成（RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识
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大模型-检索增强生成(RAG)
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LLM
Paper:
2025.7.25
A Systematic Review of Key Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems: Progress, Gaps, and Future Directions
2024.12.31
Retriev
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