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基于机器学习算法的心脏病检测
心血管疾病是世界各地的第一个死亡原因。通过使用人工智能算法，尤其是机器学习方法，可以预测由于心脏病引起的危险情况。在本论文中研究了各种方法，例如神经网络，支持向量机，决策树，天真的贝叶斯，逻辑回归和随机梯度下降，以提取预测模型，以测试存在或不存在心脏病。多亏了UCI的公共数据集，就可以利用医疗数据来训练所提出的模型。本文中基于表现的不同方法之间的比较。所提出的模型的测试揭示了在77％-90.6％的准确性方面的性能。天真的贝叶斯模型一直是具有高精度（90.6％），最高精度（96.4％）和最短分类时间（0.003秒）的模型。
DS303课程描述主题旨在涵盖
Introduction to ML Idea of supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning Linear regression Idea of model complexity, generalization, bias-variance trade-off, regularization Cross validation, VC dimension Supervised classification algorithms: K nearest neighbor, LDA, Decision Tree, SVM and kernel methods, Neural Network, Naive Bayes', Gaussian判别分析，集合方法等有关概率学习模型的更多更多信息：使用MLE，MAP，GMM，EM算法估算参数无监督的学习：群集和内核密度估计，K-Means，dbscan，parzen窗口技术等。使用PCA和内核PCA降低维度强化学习的介绍深度学习和卷积网络的简介，经常性网络
SCNTA：- IGI 全球
随着高速网络的不断扩展，实时网络检测应用面临着漏洞威胁。对于公司和 ISP 来说，实时流量分类是一个问题。分类器监视器由三个模块组成：数据包捕获 (CoP) 和预处理、流量协调 (RoF) 和机器学习 (ML) 分类。基于并行处理以及明确定义的数据接口，模块被构建，允许每个模块单独修改和升级。流量协调 (RoF) 机制成为此管道中的输出瓶颈。在此实现中，使用了最佳协调过程，平均交付时间为 0.62 秒。为了验证该方法，作者在分类模块中将 AdaBoost 集成学习算法 (ABELA)、朴素贝叶斯 (NB)、决策树 (DT)、K 最近邻 (KNN) 和灵活朴素贝叶斯 (FNB) 的结果等同起来。本文介绍了运行时CSNTA分类（基于流）方案的架构设计。
在不等式上刷卡 - Tinder作为生物电源的手段
Personal research funding and grants 2024–2026 Dynamic observation error determination using deep learning methods, Deutscher Wetterdienst (German Weather Service), e 189,000 (PI) 2024–2027 Doctoral Education Pilot for Mathematics of Sensing, Imaging and Modelling, e 25.5m (Co-PI) 2024–2031 Flagship for Advanced mathematics for Sensing, Imaging and Modelling, Research Council芬兰，E 1,033,328（CO-PI）2024–2025 Cubesat Ground Station，Lappeenranta市议会，E 95,000（PI）2023–2025芬兰学院的逆建模和成像中心卓越中心Bayes Comp 2023，芬兰学识渊博的社会联合会，E 8,000（PI）2021–2024教育与文化部 - 芬兰 - 非洲创新，应用数学博士学位课程，E 120,000（PI）
概率图形模型：原理和技术
3 The Bayesian Network Representation 45 3.1 Exploiting Independence Properties 45 3.1.1 Independent Random Variables 45 3.1.2 The Conditional Parameterization 46 3.1.3 The Naive Bayes Model 48 3.2 Bayesian Networks 51 3.2.1 The Student Example Revisited 52 3.2.2 Basic Independencies in Bayesian Networks 56 3.2.3 Graphs and Distributions 60 3.3 Independencies in Graphs 68 3.3.1 D-separation 69 3.3.2 Soundness and Completeness 72 3.3.3 An Algorithm for d-Separation 74 3.3.4 I-Equivalence 76 3.4 From Distributions to Graphs 78 3.4.1 Minimal I-Maps 79 3.4.2 Perfect Maps 81 3.4.3 Finding Perfect Maps ⋆ 83 3.5 Summary 92 3.6 Relevant Literature 93 3.7 Exercises 96
NETANTICIPATE：终极网络 AI 平台
支持的 ML 算法包括：1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。
使用 EfficientNet 模型进行脑肿瘤分类
[2] 中，SVM 分类器和模糊 C 均值的组合已被用于检测脑肿瘤。为了获得大脑属性，该方法采用了灰度运行长度矩阵 (GLRLM)。SVM 分类器用于确定脑部扫描是否包含肿瘤。SVM 分类器利用 120 次脑部 MRI 扫描中的 96 次进行训练，然后使用剩余的 24 张图像进行测试。该方法在分类任务中获得了最高 91.66% 的准确率。[3] 中利用朴素贝叶斯分类器识别了脑肿瘤。对 50 次脑部扫描的评估发现总体准确率为 94%，肿瘤识别率为 81.25%，非肿瘤检测率为 100%。在这里，从分割的灰度脑部图片中得出了八个形态特征和三个强度特征来对肿瘤进行分类。朴素分类器是一种基于贝叶斯概率理论的监督机器学习算法。
脑肿瘤检测：深度综合研究...
对于其他机器学习模型，朴素贝叶斯的准确率达到 68.62%，而 SVM（支持向量机）的准确率达到 60.78%。同样，决策树模型的准确率也达到 68.62%。另一种集成技术 Bagging 的准确率达到 66.66%。有趣的是，结合预训练的 VGG-16 和 InceptionV3 模型的混合模型的准确率达到 68.92%。结果表明，卷积神经网络 (CNN) 是最成功的方法，在 MRI 扫描中实现脑肿瘤检测的最高准确率（86.27%）。这表明 CNN 特别擅长学习隐藏在 MRI 图像数据中的关键模式。关键词：磁共振成像 (MRI)、深度学习、卷积神经网络 (CNN)、多层感知器 (MLP)、迁移学习、InceptionV3、特征提取、主成分分析 (PCA)、准确度、VGG16、逻辑回归、随机森林、Ada Boosting、朴素贝叶斯、SVM、决策树、Bagging
量子逆向：基础与争议
量子理论通常被表示为一种预测理论，其关于测量结果概率的陈述基于先前的准备事件。在回溯量子理论中，这个顺序被颠倒了，我们试图利用测量结果来对早期事件做出概率陈述[1-6]。该理论最初是在时间反演对称性的背景下提出的[1-3]，但最近已发展成为分析量子光学实验[7-15]和连续监测[16-22]和成像[23]等领域的实用工具。回溯量子理论的发展一直伴随着争议。其根源在于概率的性质和状态向量的解释等深刻的问题。我们借鉴早期的一套讲义[6]，回顾了回溯量子理论，特别关注其基本原理。然后，我们提出一些论据，这些论据旨在限制量子回溯的适用性、对其进行修改或质疑其有效性，并解决每个论据背后的问题。（严格来说，正如 Belinfante [ 3 ] 所倡导的，后验可能比回溯更为准确，但回溯是我们主题的原始名称，我们坚持使用它。）我们的结论是，量子回溯与贝叶斯概率概念密切相关。事实上，我们可以在传统预测量子理论加上贝叶斯定理 [ 5 ] 的基础上推导出量子回溯（另见 [ 24 ]）。在文献中，可以找到写为 Bayes' 和 Bayes' 的所有格形式。后者在语法上可能更正确，但我们更喜欢前者，因为它听起来更好。重要的是要认识到，我们的方法植根于贝叶斯对概率的解释。显然，采用贝叶斯观点的决定使我们在量子理论中对状态向量或波函数的性质采取了特定的哲学立场。如果我们要保留量子理论中概率源自状态向量的概念，以及贝叶斯思想，即能够访问不同信息的个人会分配不同的概率，那么在量子理论中，我们也必须为量子系统分配不同的状态。这与波函数具有任何本体论意义（真实存在）的概念相矛盾。如果一个人开始