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课程名称：机器学习学分时间
。课程大纲：机器学习介绍；概念学习：假设的一般顺序，版本空间算法，候选算法；监督学习：决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络，支持向量机，过度拟合，嘈杂的数据和修剪，测量分类器的精度；线性和逻辑回归；无监督的学习：分层的伙伴聚类。k-means分区聚类；自组织地图（SOM）k-neart-neigh-neigh Neignal算法；使用标记和无效数据使用EM进行半监督学习；强化学习：隐藏的马尔可夫模型，蒙特卡洛推理探索与剥削权衡取舍，马尔可夫决策过程；合奏学习：使用多个假设的委员会。包装，提升。参考材料：
人工智能应用于电池研究
1. 简介 10900 1.1. 什么是人工智能？ 10901 1.2. 关于数据的重要性和良好实践 10902 1.3. 监督和无监督方法 10903 1.4. 超参数 10903 1.5. 最常用的机器学习方法 10904 1.5.1. 神经网络 10904 1.5.2. 决策树、随机森林、Boosting 和 Bagging 方法 10905 1.5.3. 支持向量机 10905 1.5.4. k-最近邻 10905 1.5.5. 基于概率的方法 10905 1.5.6. 生成模型和逆向设计 10906 1.6. 编程语言和平台 10907 1.7.提纲/范围 10907 2. 材料设计与合成应用 10908 2.1. 材料发现 10908 2.1.1. 活性电极材料 10909 2.1.2. 固体电解质 10911 2.1.3. 液体电解质 10912 2.2. 材料的加速多尺度建模 10913 2.3. 实验规划、材料筛选与合成 10915 2.4. 前景与挑战 10916 3. 电极与电池制造应用 10917
用于网络入侵检测的对抗性机器学习
一些研究论文研究了基于 ML 的 IDS 面对对抗性攻击的脆弱性，但其中大多数集中在基于深度学习的分类器上。与它们不同，本文更加关注浅层分类器，由于它们的成熟度和实现的简单性，它们仍然广泛用于基于 ML 的 IDS。更详细地，我们评估了 7 种基于浅层 ML 的 NIDS 的鲁棒性，包括 Adaboost、Bagging、梯度提升 (GB)、逻辑回归 (LR)、决策树 (DT)、随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 以及深度学习网络，以抵御几种在最先进技术 (SOA) 中广泛使用的对抗性攻击。此外，我们应用高斯数据增强防御技术并测量其对提高分类器鲁棒性的贡献。我们使用 NSL-KDD 基准数据集 [5] 和 UNSW-NB 15 数据集 [50] 在不同的场景中进行了广泛的实验。结果表明，攻击对所有分类器的影响并不相同，分类器的稳健性取决于攻击，并且必须根据网络入侵检测场景考虑性能和稳健性之间的权衡。
二进制分类的随机森林模型的量子版本Kamil Khadiev A，Liliya Safina A
构建决策树随机森林使用诸如ID3，C4.5 [24]，C5.0 [1]，CART [10]等著名算法。我们建议使用构造决策树算法的量子版本创建一个随机的森林模型[19]。它允许我们为（√）构建树，是训练数据集的大小，是每个元素的许多属性，是树高（给定参数）。在经典情况下，运行时间等于二进制分类问题。变量，每棵树都不同，并通过包装方法选择。此外，在这项工作[5]中，作者考虑了他们注意到伪随机数和量子随机数发生器对量子随机森林的影响的问题。我们还可以使用其他量子决策树构造算法[22]或使用随机森林的经典版本[14]。
用于预测和分类欧元到美元汇率的机器学习算法
摘要的汇率预测变化是金融内部有充分探索和广泛认可的领域。许多研究的努力已经深入研究了在机器学习中使用方法来分析和预测外汇市场上的运动。这项工作采用了几种机器学习技术，例如Adaboost，Logistic回归，梯度提升，随机森林clas-Sifier，Bagging，GaussianNaïveBayes，极端梯度提升分类器，决策树分类器以及我们的方法（我们已经结合了三种型号：logistic Recessions：Ranocal Forest Forest Classifier selfersifier and Gauss naivian naivian naive naive bayes bayes）。我们的目标是预测购买和出售欧元的最有利时机。我们将一系列技术指标集成到培训数据集中，以增强我们的技术和策略的精确度。我们实验的结果表明，我们的方法优于替代方法，实现了卓越的预测性能。我们的方法的准确性为0.948。本研究将使投资者有能力就其未来的欧元/美元交易做出明智的决定，从而帮助他们确定市场上买卖最有利的时代。
几种有效机器的比较评估...
摘要：通过分析孕妇的年龄、心率、血氧水平、血压和体温，可以评估某些患者的风险复杂性。及早识别和分类风险变量可以减少错误，从而成功预防妊娠相关问题。孕妇风险分析可以改善产前护理，改善母婴健康，并通过使用机器学习算法（例如 LDA、QDA、KNN、决策树、随机森林、Bagging 和支持向量机）识别错误分类的观测值来优化医疗资源，这些算法对孕产妇健康风险评估具有重要影响。应用了分割验证技术，使用 800 个观测值进行训练，使用 214 个观测值进行测试。此外，使用 10 倍交叉验证技术确定了最可靠的模型。所提出的模型在准确性和效率方面优于所有其他模型，使用 10 倍交叉验证技术的支持向量机的准确率为 86.13%。本研究的目的是利用机器学习技术，通过在风险因素分析中采用分类策略来估计孕产妇健康问题的强度水平。
使用机器学习的早期糖尿病风险预测...
糖尿病被认为是最致命的糖尿病是一种常见的慢性疾病。也会引起许多疾病的出现，尤其是神经病，肾病和视网膜病。在这种情况下，通过准确评估症状并早期诊断该疾病非常重要。本研究旨在提供一个有效的模型，可以在早期以最佳准确性来确定糖尿病的风险。为此，合奏方法支持糖尿病风险预测中经常使用的分类算法。首先，通过使用520个样本的数据集分别分别分析了幼稚贝叶斯（NB），树木-J48，K最近的邻居（KNN）和顺序最小优化（SMO）分类器的性能，并使用来自Sylhet糖尿病医院患者的直接问卷收集的520个样本的数据集，Sylhet，Bangladesh，Bangladesh，Bangladesh。然后，研究了Adaboost，Bagging和随机子空间（RSS）算法对分类器成功的影响，并表明基于Adaboost方法的J48分类器具有最佳准确性。最后，应用包装器子集评估（WSE）特征提取算法用于降低估计成本并增加分类成功。因此，使用建议的分类器方法减少数据集实现最佳准确性（99％）。
lac carheil石墨项目授予了
PFS流平面设计的关键方面包括一个饲料系统，包括碎屑，初始铣削，然后进行跳过浮选，粗糙的浮选，硫化物浮选 - 通过磁性分离，增厚，过滤和处置库存处理尾矿。石墨通过涉及抛光厂和清洁阶段的连续步骤进行进展 - 最初是在头皮上 + 100元（0.149 mm）筛选，然后进行脱水（仅屏幕尺寸不足），单独的搅拌介质铣削和屏幕过度尺寸的清洁量和尺寸较大的分数。组合的浓缩物被过滤，然后在进入散装浓缩物饲料箱之前干燥，以供筛选和产品装袋植物。关键产品将是粗薄片（+48网格），中片（+100元网）和细（-100元）。