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Hadamard Kernel SVM with applications for breast cancer outcome predictions

机译：Hadamard Kernel SVM在乳腺癌结果预测中的应用

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BackgroundBreast cancer is one of the leading causes of deaths for women. It is of great necessity to develop effective methods for breast cancer detection and diagnosis. Recent studies have focused on gene-based signatures for outcome predictions. Kernel SVM for its discriminative power in dealing with small sample pattern recognition problems has attracted a lot attention. But how to select or construct an appropriate kernel for a specified problem still needs further investigation.

机译：背景乳腺癌是女性死亡的主要原因之一。迫切需要开发出有效的乳腺癌检测和诊断方法。最近的研究集中在基于基因的签名上，以预测结果。内核SVM在处理小样本模式识别问题方面具有判别力，因此备受关注。但是，如何为特定问题选择或构建合适的内核仍需要进一步研究。

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期刊名称 BMC Systems Biology
作者
Hao Jiang; Wai-Ki Ching; Wai-Shun Cheung; Wenpin Hou; Hong Yin;
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作者单位

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年(卷),期 2017(11),Suppl 7
年度 2017
页码 138
总页数 12
原文格式 PDF
正文语种
中图分类生物学;
关键词
SVM Hadamard Kernel Breast Cancer;

机译：SVM;Hadamard内核;乳腺癌;

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