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改善的贝叶斯风险可以在竞争下产生减少的社会福利
[1]出生，燃烧。“元素回归”。EC2019。[2] Cleinberg，Raghavan。 “算法单字”。 2021。 [3] Fenance和Al。 “ PYS-差异游戏”。 EC 2022 [4] Caplant和Al。 “在新的舌头模型上缩放”。 ARX 2020。[2] Cleinberg，Raghavan。“算法单字”。2021。[3] Fenance和Al。“ PYS-差异游戏”。EC 2022 [4] Caplant和Al。 “在新的舌头模型上缩放”。 ARX 2020。EC 2022 [4] Caplant和Al。“在新的舌头模型上缩放”。 ARX 2020。
在机器学习中使用天真的贝叶斯分类器算法的学生绩效预测
摘要 - 这项研究的重点是对基于机器学习原理的方法论平台的开发和分析，用于评估学习过程并增强学生的成绩。这项研究的目的是开发和测试一种根据天真的贝叶斯分类器评估学生学业表现的方法。此外，这项研究的目的是创建一种有效的工具，能够使用当代机器学习方法和技术来自动化和优化对教育绩效的评估。这项研究采用幼稚的贝叶斯分析技术来预测学生的成就，并在Python实施了算法。尽管强调了软件产品的开发，但该研究主要集中于该方法的开发和分析。我们的发现强调了这种方法的新颖性，该方法可以作为教育机构和教育工作者的宝贵工具。
预测糖尿病患者的朴素贝叶斯算法与梯度提升算法的比较
据估计，随着人口老龄化，糖尿病发病率将从19.9%增加到65-79岁的1.112亿人，预计到2030年糖尿病患者将继续增加到5.78亿人，到2045年将增加到7亿人。机器学习是人工智能的一种，旨在理解或识别数据结构并将数据转换为模型。机器学习在健康领域的应用正在迅速增长，越来越多的健康研究人员在研究中使用机器学习算法。一些机器学习算法可以用来做预测，其中之一就是预测糖尿病的分类算法。根据所用几种算法的比较结果，朴素贝叶斯和梯度提升分类算法具有其他算法的最佳值。梯度提升算法在线性样本上取得了较高的效果，准确率为77.09%，f值达到83.39%。朴素贝叶斯对随机样本测试的结果最优，准确率为 76.57%，f 度量值为 82.82%。分层样本测试结果中准确率最高的是梯度提升算法，准确率为77.34%，f值达到83.39%。
用贝叶斯定理方法诊断频繁使用电脑引起的眼部疾病的专家系统
频繁使用电脑导致的眼疾是危害健康的疾病之一，因为如果不及时治疗，会导致失明。这些眼疾可以通过人类出现的症状或临床表现来诊断，通过这些症状，专家系统可以做出诊断。专家系统是一种试图将人类知识应用到计算机中的系统，该系统旨在像专家一样解决问题。在进行诊断时，专家系统使用贝叶斯定理方法，根据从观察结果和专家那里获得的影响来计算事件发生的概率。该系统是使用 PHP 和 MySQL 编程作为数据库构建的。用于跟踪的方法是贝叶斯定理。而诊断结果将告知有关诊断结果的信息，其中包含输入的症状列表、有关所患眼疾规则结果的信息以及有关可以进行的可能治疗以及治疗解决方案的信息。
使用幼稚的贝叶斯算法预测航空公司飞行延迟的机器学习方法
航空业在全球运输中起着至关重要的作用，促进经济增长和革命性旅行。但是，航班延误已经成为一个日益严重的关注点，影响了航空公司和乘客。本研究旨在研究用于飞行延迟预测的幼稚贝叶斯算法。目的是使用幼稚的贝叶斯算法开发可靠的飞行延迟预测模型并评估其性能。使用美国运输部（DOT）的飞行延迟和取消数据的数据集用于预测。本研究修改了高斯幼稚贝叶斯的参数调整，以识别专门为该飞行延迟数据集构建模型的最佳值。参数调整高斯幼稚的贝叶斯模型的性能与另外两种众所周知的算法是K-Neartiment Neighbors（KNN）和支持向量机（SVM）。还对KNN和SVM算法进行了培训和测试，以完成航班延迟的二元分类，以实现基准测试。通过比较准确性，特异性和ROC AUC分数的值来实现算法的评估。比较分析表明，高斯幼稚的贝叶斯的表现最佳，精度为93％，而KNN的性能最差，而ROC AUC得分为63％。
使用朴素贝叶斯和 n-gram 字符选择对具有人工智能相机技术的智能手机进行情绪分析评论
摘要。手机现在已成为一种基本必需品。根据日常需要，每个人都肯定有一部手机。只需一只手即可捕捉连接并开展各种活动。本研究的对象是评测具有最佳人工智能相机的智能手机。研究中使用的数据处理方法使用朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯被认为是文本挖掘分类准确度最好的方法之一。研究目的是方便那些购买具有最佳人工智能相机的智能手机的客户，而无需阅读产品评论。这样它就可以根据正面文本的分类来查看并标记负面文本分类。在本研究中，n-gram 用作字符选择器以提供更好的准确性结果。根据研究结果，Na¨ıve Bayes 的准确率为 72.00%，那么 Na¨ıve Bayes 的 n-gram 选择准确率为 N-gram = 2，准确率为 72.00%，n-gram = 3，准确率为 75.00%，n-gram = 4，准确率为 74.50%。本研究进行了 10 次实验，以测量 n-gram 的加入对准确率的提高。从而得出结论，n-gram 特性的应用可以提高 Na¨ıve Bayes 算法的准确率。
研究论文使用决策树、朴素贝叶斯和支持向量对肺癌预测中的分类模型性能的比较分析
本研究旨在利用“肺癌预测”数据集，分析三种分类模型（决策树分类器、支持向量机和朴素贝叶斯分类器）在预测肺癌方面的表现。所采用的性能评估指标包括准确率、精确率加权、召回率加权和 F1 加权。作为初步步骤，进行了探索性数据分析 (EDA) 和数据集预处理，包括特征选择、数据清理和数据转换。测试数据结果显示，决策树分类器和朴素贝叶斯分类器具有相似的性能，准确率、精确率、召回率和 F1 值都很高。同时，支持向量机也表现出了竞争力，尽管其精确率加权值略低。此外，使用箱线图进行了异常值分析，结果显示决策树分类器有 2 个异常值，而支持向量机有 4 个异常值，朴素贝叶斯没有异常值。总而言之，这三种分类模型在肺癌预测中都表现出良好的潜力。然而，选择最佳模型需要考虑应用的相关评估指标，并考虑到每个模型的局限性。需要进一步评估和深入分析，以确保模型在更准确和一致地预测肺癌病例方面的可靠性。
采用多项朴素贝叶斯机器学习算法和优化线性支持向量机的人工智能反网络欺凌系统
计算机科学系弗吉尼亚理工大学，弗吉尼亚州，美国摘要——“除非我们的社会认识到网络欺凌的本质，否则成千上万的沉默受害者将继续遭受痛苦。”~安娜玛丽亚查韦斯。关于网络欺凌的研究已经有很多，但都无法提供可靠的解决方案。在这项研究工作中，我们开发了一个能够以 92% 的准确率检测和拦截欺凌传入和传出消息的模型，从而为这一问题提供了永久的解决方案。我们还开发了一个聊天机器人自动化消息系统来测试我们的模型，从而开发了人工智能驱动的反网络欺凌系统，使用多项式朴素贝叶斯 (MNB) 和优化的线性支持向量机 (SVM) 的机器学习算法。我们的模型能够检测和拦截欺凌的传入和传出欺凌消息并立即采取行动。
BIM第五学期教学大纲2024.pdf-管理学院
单元4。知识表示14 LHS。Definition and importance of Knowledge, Issues in Knowledge Representation, Knowledge Representation Systems, Properties of Knowledge Representation Systems, Types of Knowledge Representation Systems: Semantic Nets, Frames, Conceptual Dependencies, Scripts, Rule Based Systems(Production System), Propositional Logic, Predicate Logic, Propositional Logic(PL): Syntax, Semantics, Formal logic-connectives, truth tables, tautology, validity, well-formed-formula,使用分辨率，向后链式和前进的推理，谓词逻辑：FOPL，语法，语义，语义，定量，与FOPL的推断：通过转换为PL（存在和普遍实例化），统一和提升，使用分辨率，使用不确定的知识来处理不确定的知识，辐射变量，先前和后网络，使用完整的范围，使用完整的范围，bayes bay obles，bayes bay obles，bays bay obles，bayes bay obles，bayes obles of bay bay bays bay bay bay'模糊逻辑：模糊集，模糊集中的会员资格，模糊规则基础系统。
利用人工神经网络提高内洛尔牛肉嫩度的基因组预测准确性
摘要 本研究的目的是比较人工神经网络 (ANN) 与贝叶斯岭回归、贝叶斯套索、贝叶斯 A、贝叶斯 B 和贝叶斯 Cπ 在估计内洛尔牛肉嫩度的基因组育种值方面的预测性能。使用 Illumina Bovine HD Bead Chip（HD，来自 90 个样本的 777K）和 GeneSeek Genomic Profiler（GGP Indicus HD，来自 485 个样本的 77K）对动物进行基因分型。对每个芯片应用基因型的质量控制，包括去除位于非常染色体上的 SNP，其次要等位基因频率 <5%、与 HWE 的偏差（p < 10 –6）以及连锁不平衡 >0.8。使用 FImpute 程序进行基因型估算。基于谱系的分析表明，肉质嫩度具有中等遗传性（0.35），这表明可以通过直接选择来改善肉质嫩度。贝叶斯回归模型的预测准确度非常相似，加性效应和显性效应分别从 0.20（贝叶斯 A）到 0.22（贝叶斯 B）和 0.14（贝叶斯 Cπ）到 0.19（贝叶斯 A）不等。ANN 对遗传价值的基因组预测准确度最高（0.33）。尽管人们认识到深度神经网络可以提供更准确的预测，但在我们的研究中，具有一个隐藏层、105 个神经元和整流线性单元 (ReLU) 激活函数的 ANN 足以提高对肉质嫩度遗传价值的预测。这些结果表明，具有相对简单架构的 ANN 可以为 Nellore 牛肉质嫩度提供卓越的基因组预测。