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苏格兰企业家生态系统指南-2023-24
AAI就业能力Abertay University- Bell Street Ventures Abventures Abventure带AccelerateHer Advanced Advanced Manuf。创新区。Amina Muslim Women's Centre Barclays Eagle Labs BAWE Scotland Bayes Centre Bayes Centre - Partnership Programme BE-ST Innovation Centre BioCity Glasgow BioDundee Bridge 2 Business Bright Red Triangle Business Gateway Business Glasgow Can Do Crieff CEIS CENSIS Innovation Centre Centre for Entrepreneurs, Dundee Uni CEMVO Scotland Challenges Group CivTech Clockwise Offices Clyde Coworking Hub for Creatives代码库14、74，融合合作开发苏格兰创建高地创造创造力/爱丁堡创意碳苏格兰苏格兰创意dundee创意爱丁堡创意企业创意企业家俱乐部苏格兰创意苏格兰网络和欺诈中心网络网络ASAP DATAKIRK Entrepreneur Accelerator
心脏病的预测和咨询-Ijarcce
摘要：由于每天有越来越多的心脏病病例，因此要预见到任何前瞻性问题很重要，并且有关。完成这种困难的诊断需要准确性和敏捷性。i将创建一个系统，该系统仅使用许多机器学习技术，包括此类回归模型，随机森林和KNN，预测患者是否会根据患者的病史诊断患有心脏病。该模型以一种非常有益的方法来控制，以提高每个个体心肌梗塞预测的准确性。在建议的模型中使用了随机森林，KNN和逻辑回归，该模型的优势是，比以前使用的分类器（如Naive Bayes）具有更高精度的特定人的心脏病症状。这些技术也将比其他分类器（如Naive Bayes）显示出更好的准确性。因此，通过使用提出的模型来评估分类器将准确，始终检测到心血管疾病的可能性，从而降低了大量压力。该实验教会了我们很多我们可以利用的人来预测谁将患上心脏病。关键字：随机森林，KNN，逻辑回归，机器学习，预测。
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。
人工智能数字笔记 [ ...
10 基本概率符号 85 11 贝叶斯定理 86 12 第三单元：知识表示问题 88 13 不确定性下的行动 90 14 贝叶斯规则 94 15 贝叶斯网络 96 16 第四单元：学习形式 102 17 温斯顿学习计划 108 18 决策树 111 19 第五单元：表示和使用领域知识 112 20 专家系统 Shell 113 21 知识获取 116
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10 概率推理 85 11 贝叶斯定理 86 12 第三单元：知识表示问题 88 13 不确定性下的行动 90 14 贝叶斯规则 94 15 贝叶斯网络 96 16 第四单元：学习形式 101 17 温斯顿学习计划 107 18 决策树 110 19 第五单元：表示和使用领域知识 111 20 Shell 113 21 知识获取 115
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10 概率推理 84 11 贝叶斯定理 85 12 第三单元：知识表示问题 87 13 不确定性下的行动 89 14 贝叶斯规则 93 15 贝叶斯网络 95 16 第四单元：学习形式 100 17 温斯顿学习程序 107 18 决策树 110 19 第五单元：表示和使用领域知识 111 20 Shell 112 21 知识获取 114
调查
摘要 - 网络犯罪分子获得敏感细节的最有效方法之一，例如在线银行，数字钱包，国家秘密等其他受害者的证书。他们通过向用户垃圾邮件恶意URL的垃圾邮件来做到这一点，其唯一目的是欺骗他们泄露敏感信息，后来用于各种网络犯罪。在这项研究中，我们对当前的最新机器学习和深度学习网络钓鱼检测技术进行了全面审查，以暴露其脆弱性和未来的研究方向。为了更好地分析和观察，我们将机器学习技术分解为贝叶斯，非拜访和深度学习。，我们回顾了贝叶斯和非基斯分类器的最新进展，然后利用其反应弱点以表明未来的研究方向。在利用贝叶斯和非贝斯分类器中的弱点时，我们还将每个表现与深度学习分类器进行了比较。为了对基于深度学习的分类器进行适当的审查，我们研究了复发性神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和长期短期存储网络（LSTMS）。We did an empirical analysis to evaluate the performance of each classifier along with many of the proposed state-of-the-art anti-phishing techniques to identify future research directions, we also made a series of proposals on how the performance of the under-performing algorithm can improved in addition to a two-stage prediction model Index Terms —Phishing, malware attack, DDoS Attack, SVM, Naive Bayes, Munitinomial Naive Bayes
DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_116 网络分析：对垃圾邮件过滤的机器学习算法的检查 Taiwo Ajani，Universi
本研究通过开发一种混合垃圾邮件过滤模型，填补了理论和应用方面的空白。该模型将随机森林分类器的稳健性与神经网络的复杂模式识别能力以及朴素贝叶斯的概率推理相结合，以增强数据安全和网络分析能力。我们重申垃圾邮件过滤在应对网络安全挑战中的重要性，并强调现有技术的优势和局限性；并论证了强大的垃圾邮件过滤系统在应对日益演变的垃圾邮件威胁方面的重要性。在初步评估的六种预测方法中，随机森林 (RF) 分类器被评为最有效的模型，其最高准确率达到 95.87%，最低误分类错误率仅为 4.13%，并且在识别真阳性和真阴性方面表现均衡。随机森林、神经网络和朴素贝叶斯算法的混合使用进一步将准确率提升至 97.22%。关键词：随机森林分类器、垃圾邮件过滤、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、网络分析