【组队学习】姜子上：基于多分类模型实现乳腺癌识别

姜子上是华北电力大学数理系大三的学生，LSGO软件技术团队（Dreamtech算法组）成员，参加了多期Datawhale的组队学习，荣获多期优秀学习者的称号。

这篇图文是他在每周六晚参加 线下组队学习 活动时的分享。

希望参与我们线下组队学习的同学，可以在微信公众号后台回复 线下组队学习，进入线下组队学习群，大家一起学习，一起成长。另外，我们的实验室在教十一D406，希望加入实验室的同学，可以跟我联系一下，达到要求的同学就能跟我们在一起呀！

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以往活动：

• 韩宇：上海新能源汽车比赛方案讲解
• 韩宇：Google Brain - Ventilator Pressure Prediction
• 韩宇：kaggle Tensorflow Help Protect the Great Barrier Reef
• 徐韬：SQL基础
• 徐韬：CCF -- 个贷违约预测Baseline
• 徐韬：街景字符编码识别比赛
• 徐韬：开源数据集成平台-DataX
• 徐韬：DataX接口开发
• 凌亮：Linux实践
• 凌亮：动手学数据分析笔记
• 凌亮：吃瓜教程--线性回归和线性判别
• 凌亮：基于LSTM神经网络的时间序列预测
• 王宝兴：卷积神经网络(CCF交通标志识别)
• 王梓行：基于卷积神经网络的音频分类
• 刘艳平：基于神经网络的猫分类
• 赵天航：基于yolov5的街景字符编码识别
• 张泽恩：Fashion-MNIST服装分类
• 尚虹霖：基于UNet网络的视杯视盘分割（图像分割）
• 曾康为：基于GRU+TCN的心跳信号分类预测
• 金发洲：建筑物遥感图像语义分割：FCN、Unet、Unet++介绍
• 余正秦：基于图神经网络的论文主体类别预测
• 韩绘锦：图信号处理与图卷积神经网络
• 韩绘锦：扩散卷积神经网络
• 韩绘锦：基于深度神经网络的地表建筑物识别研究
• 韩绘锦：图滤波器简介
• 姚行志：癌症基因的判别
• 姚行志：基于计算机视觉的绘画作者识别
• 王彦淳：Unet原理及基于Pytorch的实现
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• 王子朝：吴恩达机器学习导引
• 王子朝：神经网络、支持向量机原理
• 王子朝：使用人口流动和混合的数字代理实时跟踪和预测 COVID-19 感染
• 毛慧昀：Matplotlib数据可视化
• 毛慧昀：决策树实现对鸢尾花数据集的分类
• 毛慧昀：模式识别-基于快速近邻法的样本分类
• 毛慧昀：马尔科夫随机场（mrf）
• 吴丹飞：新闻文章点击预测
• 吴丹飞：（CSAPP）计算机系统漫游
• 吴丹飞：自然语言处理词向量模型
• 吴丹飞：什么是xgboost算法？
• 张汉隆：深度学习模型在肺炎影像诊断的应用
• 张汉隆：Python 窗体应用开发实战
• 张汉隆：统计学习方法习题-支持向量机部分
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• 尚国栋：金融风控贷款违约预测（天池学习赛）
• 尚国栋：新闻推荐（天池学习赛）
• 尚国栋：ARIMA模型介绍
• 尚育鹏：Leetcode刷题总结（数组）
• 尚育鹏：李宏毅机器学习（部分）
• 尚育鹏：ResNet原理及基于Pytorch的实现
• 尚育鹏：Kaggle比赛之信用卡交易欺诈预测
• 姜子上：利用BiLSTM-CRF进行命名实体识别
• 姜子上：Bert模型原理
• 姜子上：NLP赛事-电商搜索
• 王天牧：隐马尔可夫模型（hmm模型）
• 王天牧：EM算法
• 王天牧：条件随机场（crf）
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