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302049：人工智能与机器学习
单元 1 人工智能与机器学习简介 06 小时人工智能的历史、人工智能与数据科学的比较、机械工程中人工智能的需求、机器学习简介。基础知识：推理、问题解决、知识表示、规划、学习、感知、运动和操纵。人工智能方法：控制论和大脑模拟、符号、亚符号、统计。机器学习方法：监督学习、无监督学习、强化学习。单元 2 特征提取与选择 08 小时特征提取：统计特征、主成分分析。特征选择：排名、决策树 - 熵减少和信息增益、穷举、最佳优先、贪婪前向和后向、特征提取和选择算法在机械工程中的应用。单元 3 分类与回归 08 小时分类：决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机。回归：逻辑回归、支持向量回归。回归树：决策树、随机森林、K-Means、K-最近邻（KNN）。分类和回归算法在机械工程中的应用。
通过机器学习预测的妇科疾病预测
气候的快速变化影响了全球动物生命的生态系统。在农作物上食用加工食品和过量农药给人体带来了不同的困难。如今，尤其是女孩患有各种妇科疾病。流产和贫血很普遍。机器学习算法被广泛喜爱，并广泛用于疾病预测。我们从调查中获得的详细信息建立了数据集。为了预测妇科疾病，我们利用了5种机器学习算法。其中三个基于统计，例如决策树，K-最近的邻居（KNN）和Naive Bayes分类器，以及2个是混合建模，例如决策树和SVM（DT＆SVM），随机森林和幼稚的贝叶斯（RF＆NB）。根据正确的解释，我们考虑了妇科疾病预测的顶级算法。最佳结果是通过所有算法的决策树集合和幼稚的贝叶斯获得的，精度为86.30％，召回得分为87.15％。多亏了最高的完成方法，我们的模型具有出色的妇科疾病预测能力。
机器学习 - IT专家技术
类型的监督学习分类类型与机器学习中的回归开始，从分类的基本概念（数据挖掘）的基本概念（数据挖掘）ML梯度下降算法中的回归技术类型及其变体开始从分类逻辑回归开始，为什么使用Python使用Python，为什么分类中对支持矢量机（SVM）决策树（SVM）类型的监督学习分类类型与机器学习中的回归开始，从分类的基本概念（数据挖掘）的基本概念（数据挖掘）ML梯度下降算法中的回归技术类型及其变体开始从分类逻辑回归开始，为什么使用Python使用Python，为什么分类中对支持矢量机（SVM）决策树（SVM）
引用li g，sun y and zhu l（2024），机器学习的应用与种群药代动力学相结合以改善V
反应（Ye等，2016）。然而，万古霉素药代动力学参数的选择仍然存在争议，包括槽浓度，清除等（Ghasemiyeh等人，2023年）。种群药代动力学（PPK），将经典的药代动力学建模与种群统计建模相结合。万古霉素一直是成年人中许多PPK研究的主题（Aljutayli等，2020； Lindley等，2023）。已经表明，可以在中国成年患者中对万古霉素的种群药代动力学建模（He等，2014； Gao等，2018）。PPK研究万古霉素对于指导临床剂量很重要。但是，PPK模型可能不足以预测单个药代动力学参数。机器学习（ML）是一种数据驱动的方法，它使用培训数据来学习如何通过各种算法完成任务，然后就特定事件做出决策和预测。在药代动力学中，机器学习允许进行分析和预测（Ota和Yamashita，2022； Wang等，2023）。机器学习和人口药代动力学的结合是药物研发的新工具（Zhu等，2022； Damnjanovic等，2023）。据报道，机器学习与PPK方法相结合可以改善对新生儿六种药物的单个清除率的预测（Tang等，2021）。但是，在成年患者中很少有类似的研究。如今，在机器学习的领域，生产了许多模型。 额外的树回归模型（Geurts等，2006），是一种综合学习如今，在机器学习的领域，生产了许多模型。额外的树回归模型（Geurts等，2006），是一种综合学习决策树回归模型（Kaminski等，2018）是一种回归算法，它使用决策树作为基本模型，该算法通过将输入变量划分为多个特征并根据这些功能构建决策树来拟合数据。梯度提升决策树（Si等，2017）是一种基于集成学习的算法，它通过将多个决策树模型集成在一起来拟合数据。极端梯度提升（Chen and Guestrin，2016）是一种有效的梯度增强算法，它通过使用贪婪算法来选择用于拆卸的最佳功能来最大程度地减少损失函数。
基于最大值的EEG电动机构成BCI系统...
通讯 * Samaa S. Abdulwahab电气工程系，伊拉克巴格达大学。电子邮件：316393@student.uotechnology.edu.iq摘要人类大脑与环境通信的能力通过使用基于脑部计算机界面（BCI）的机制已成为现实。脑电图（EEG）已成为一种非侵入性的大脑连接方式。传统上，这些设备用于临床环境中来检测各种脑部疾病。但是，随着技术的进步，Emotiv和Neurosky等公司正在开发低成本，易于便携的基于EEG的消费级设备，这些设备可用于游戏，教育等各种应用领域。本文讨论了已应用脑电图的部分，以及它如何证明对患有严重运动障碍，康复的人以及与外界进行交流的一种形式有益。本文研究了SVM，K-NN和决策树算法对EEG信号进行分类的使用。为了最小化数据的复杂性，最大重叠离散小波变换（MODWT）用于提取EEG特征。使用滑动窗口技术计算每个窗口样本中的平均值。向量机（SVM），K-Nearest邻居，并优化决策树加载特征向量。关键字：EEG，BCI，运动图像，MODWT，SVM，K-NN，决策树，Emotiv Epoc+
基于图形度量的不同数学成绩水平儿童的大脑连接特征
最近旨在促进小学生数学技能发展的研究探索了与不同算术成绩水平相关的电生理特征。这项研究引入了一种使用图形度量的替代脑电图信号表征方法，并基于这些特征使用决策树模型进行分类分析。这项提案旨在确定小学生大脑连接网络在数学技能方面的群体差异。所使用的分析方法是信号处理（脑电图伪影去除、拉普拉斯滤波和幅度平方相干测量）和在执行数值比较任务期间记录的脑电图信号的特征化（图形度量）和分类（决策树）。我们的结果表明，定量脑电图频带参数分析可成功用于区分几种算术成绩水平。具体而言，最显著的结果显示，在区分高技能参与者与低技能参与者、平均技能参与者与所有其他参与者以及平均技能参与者与低技能参与者方面，准确率分别为 80.00%（α 波段）、78.33%（δ 波段）和 76.67%（θ 波段）。在分类阶段使用决策树工具可以识别几个似乎更擅长数字处理的大脑区域。
改良 Cooper Harper 量表 (MCH) - SKYbrary
背景和应用 改进的 Cooper Harper 量表是一种使用决策树来引出操作员心理工作负荷的单维测量方法。Cooper Harper 量表（Cooper & Harper 1969）是一种决策树评定量表，最初是作为飞机操纵测量工具开发的。该量表用于获得飞行员对飞机可控性的主观评级。量表的输出基于飞机的可控性以及飞行员保持适当控制所需的输入水平。改进的 Cooper Harper 量表（Wierwille 和 Casali 1986）基于以下假设：飞机可控性的难度水平与飞行员工作负荷之间存在直接关系。MCH 量表如图 1 所示。
改良 Cooper Harper 量表 (MCH) - SKYbrary
背景和应用 改进的 Cooper Harper 量表是一种使用决策树来引出操作员心理工作量的单维测量方法。Cooper Harper 量表（Cooper & Harper 1969）是一种决策树评级量表，最初是作为飞机操纵测量工具开发的。该量表用于获得飞行员对飞机可控性的主观评级。量表的输出基于飞机的可控性以及飞行员保持适当控制所需的输入水平。改进的 Cooper Harper 量表（Wierwille and Casali 1986）基于以下假设：飞机可控性的难度与飞行员工作量之间存在直接关系。MCH 量表如图 1 所示。