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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。
使用
摘要研究研究了三种分类算法，即使用来自Kaggle的数据集对糖尿病的分类进行分类，以分类糖尿病。k-nn使用欧几里得距离公式依靠测试和训练数据之间的距离计算。K的选择，代表最近的邻居，显着影响K-NN的有效性。天真的贝叶斯是一种概率方法，可以根据过去事件预测类概率，并采用高斯分布方法进行连续数据。决策树，以易于实现的规则形成预测模型。数据收集涉及获取具有八个属性的糖尿病的糖尿病数据集。数据预处理包括清洁和归一化，以最大程度地减少不一致和数据不完整的数据。使用RapidMiner工具应用了分类算法，并比较结果的准确性。天真的贝叶斯产生77.34％的精度，K-NN的性能取决于所选的K值，而决策树生成了分类规则。该研究提供了对糖尿病分类每种算法的优势和缺点的见解。关键字：分类算法，决策树，糖尿病，k-nearest邻居，幼稚的贝叶斯1。引言技术的发展和持续的时间发展对人类生活方式产生了重大影响，人类的生活方式正在迅速从传统变为现代。这些改变还带来了疾病出现模式的改变，尤其是与个人生活方式相关的疾病[1]。一种不健康的生活方式有助于肥胖，高血压，冠心病和糖尿病等疾病的发展。糖尿病，通常称为糖尿病，是一种长期代谢疾病，其血糖水平高于正常水平[2]。高糖水平是由于人体无法将食物加工成能量而引起的[1]。
学期-II Credit-30 Sr.没有课程代码课程LTPC 1。
概率理论的概述，线性代数，凸优化。简介：模式识别和机器学习的历史，模式识别和机器学习重点的区别。回归：线性回归，多元回归，逻辑回归。聚类：分区聚类，分层聚类，桦木算法治疗算法，基于密度的基于密度的聚类PCA和LDA：主成分分析，线性判别分析。内核方法：支持向量机图形模型：高斯混合模型和隐藏的马尔可夫模型贝叶斯方法的简介：贝叶斯分类，贝叶斯学习，贝叶斯最佳分类器，天真的贝叶斯分类器和贝叶斯网络..
使用监督来预测脑卒中...
摘要：中风是一种通过血管破裂损害大脑的疾病。当大脑的血流和其他营养物质中断时，也可能发生中风。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，中风是全球死亡和残疾的最大原因。大多数研究都集中在心脏病的预测上，而只有少数研究关注脑卒中的可能性。考虑到这一点，人们正在开发各种机器学习模型来预测脑卒中的可能性。本文采用了 K-Nearest 和 Nave Bayes 分类等机器学习技术来对许多生理参数进行建模，以实现准确预测并发现最佳方法。索引术语 - 索引术语 - 机器学习、K-nearest、朴素贝叶斯、脑卒中
“不是火箭科学”和“不是脑外科手术” - “
1托马斯·贝叶斯（〜1701-1761）是英国部长和统计学家，他开发了一个相对简单的方程式，以将当前对结果或事件（E;称为先验概率）的信念转换为经过修订的和更新的信念（称为后验概率）（称为后验概率），在遇到一些新的信息后，可以将其视为一种感官标志或信号（s）。结果（即后验概率）是有条件的概率，因为它取决于（即条件为基础）新信息（即给出e或符号e | s）。尽管大多数资源使用比例呈现了贝叶斯定理的计算，但贝叶斯却没有，并且使用频率可以简单地理解数学（例如，Gigerenzer＆Hoffrage，1995）。要计算更新的条件概率，人们需要知道在信号（E＆S）存在下发生结果或事件的频率以及信号自然显示的频率。使用这两个信息，后验概率仅为E＆S /S。在任何一天，一个人的信心（即先前的概率）大约为10％（即3 / 〜30）。但是，如果那天多云，它的信心会下雨（后概率，e | S）为33％（即3 /9）。
证据网络：快速，摊销，神经贝叶斯模型比较的简单损失
抽象证据网络可以在最先进的方法时启用贝叶斯模型比较（例如嵌套采样）失败，即使可能性或先验是棘手或未知的可能性。贝叶斯模型比较，即贝叶斯因素或证据比率的计算可以作为优化问题。尽管贝叶斯对最佳分类的解释是众所周知的，但在这里，我们更改了透视和当前类别的损失函数，这些损失功能会导致快速，摊销的神经估计器，这些神经估计器直接估计贝叶斯因子的方便功能。这种减轻与估计单个模型概率相关的数值不准确性。我们介绍了泄漏的奇偶校验功率（L-pop）变换，从而导致了新型的“ L-pop-timpential”损失函数。我们探讨了不同模型中数据概率的神经密度估计，这表明与证据网络相比，它的准确和可扩展性不那么准确和可扩展性。多个现实世界和综合示例说明，证据网络明确地独立于参数空间的维度，并与后验概率密度函数的复杂性温和地缩小。这种简单而强大的方法对模型推理任务具有广泛的影响。作为证据网络在现实世界数据中的应用，我们计算了两个模型的贝叶斯因子，该模型具有暗能量调查的重力镜头数据。我们简要讨论了我们的方法在隐式推理设置中的其他相关的模型比较和评估问题。
内源性心脏保护剂-Iris -Aperto
摘要。鉴于从属于物种的个体人群中观察到的样本，“物种采样”问题（SSP）要求估计来自同一人群的其他不可观察的不可观察的物种组成的某些特征。在SSP中，估计概率的问题，未见物种的数量以及过去的三十年中出现了，因为它是Nu-Ober方法论和应用工作的主题，主要是在生物学科学中，主要是在统计机器学习，电气工程，电气工程学，理论上的com-Putercutercorcecorcerscocicor，Mecord acter Science，Insperion actersic和Foresicsic和Foresicsic和Forsensic和Foresicsic和Forsensic和Forsensic中。在本文中，我们专注于这些流行的SSP，并在Pitman-Yor过程（PYP）之前概述了其贝叶斯非参数分析（BNP）分析。在回顾文献时，我们通过建立简单的复合二项式和高几何分布来建立新的后验表示，改善了现有后验推论的计算和解释性，通常是通过复杂的共同数字来表达的。We also consider the problem of estimating the discount and scale parameters of the PYP prior, showing a property of Bayesian consistency with respect to esti- mation through the hierarchical Bayes and empirical Bayes approaches, that is: the discount parameter can be estimated consistently, whereas the scale parameter cannot be estimated consistently, thus advising caution in poste- rior inference.我们通过讨论SSP的一些概括（主要是在生物科学领域）来结束我们的工作，这些生物科学领域涉及“特征抽样”，多个人群共享物种和马尔可夫链类别的人群。关键词和短语：贝叶斯非参数，贝叶斯的一致性，覆盖率，覆盖率概率，经验贝叶斯，等级贝叶斯，Pitman-yor过程，“物种采样”问题，看不见的物种。
时事通讯2024年7月
最后，我们想分享一个机会，为使用AI的领先研究做出贡献，以优化中小型企业（SME）采用的业务模型。cmce正在与贝叶商学院讨论有关中小企业采用的业务模型的研究，以及如何通过AI工具来启用组织的业务模型和提出替代方案。该研究项目旨在持续36个月，从2024年下半年开始。贝叶斯商学院的团队正在寻找顾问的支持，以提供有关中小型企业当前采用的有关业务模型的信息，并在评估团队将开发的AI工具时。如果您想提供更多详细信息，请通过jim.foster@cmce.org.uk与中心的董事联系，新闻编辑
利用多物种基因组快速鉴定细菌杆状形态的关键基因
图1 五种机器学习算法在训练集上的预测结果注：SVM：支持向量机算法，CTree：条件推理树算法，Decision_tree：决策树算法，Naive_Bayes：朴素贝叶斯算法，Random_Forest：
QAOA、VQE、NISQ
模型梯度下降 [Sung et al '20]：围绕当前参数拟合二次模型并最小化它（BayesMGD [Stanisic et al '21]：使用贝叶斯规则来维持模型中的不确定性；解析下降 [Koczor and Benjamin