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各种机器学习的实现
轮替运动是传统神经系统检查的一个标准方面，涉及具有主动肌和拮抗肌关系的肌肉群之间的振荡。一个有代表性的例子是前臂的旋前和旋后。偏瘫明显证明了轮替运动的差异，临床量化是通过使用序数标度来实现的，这本质上是主观的。安装在手背周围的配备陀螺仪的适形可穿戴无线惯性传感器可以客观地量化前臂旋前和旋后的轮替运动。这项研究的目标是应用各种机器学习算法，根据前臂旋前和旋后的轮替运动来区分偏瘫患者受影响和未受影响的上肢对。评估了机器学习算法（例如多层感知器神经网络、J48 决策树、随机森林、K 最近邻、逻辑回归和朴素贝叶斯）的性能，同时考虑了分类准确性和开发机器学习模型的时间。机器学习特征集来自获取的陀螺仪信号数据。使用来自适形可穿戴无线惯性传感器的陀螺仪信号数据，逻辑回归和朴素贝叶斯机器学习算法在机器学习模型收敛时间和区分偏瘫上肢对的轮转运动（考虑到内旋和外旋）的分类准确性方面都实现了相当不错的性能。
探索基于技能的课程的学习分析...
摘要：本研究使用各种机器学习分类模型，包括随机森林，逻辑回归，catboost，支持向量分类（SVC）和幼稚的贝叶斯进行基于技能的课程的学习分析。目标是将学生成果分为四个类：通过，区分，撤回和失败。这项研究有助于学习分析和教育中的机器学习应用的知识越来越多。这项调查的发现为教育者和学术机构提供了一个强大的框架，可早日识别出表现不佳或退出风险的学生，从而及时进行干预，以增强学生在基于技能的课程中的成功。关键字：随机森林，逻辑回归，catboost，支持向量分类（SVC）和幼稚的贝叶斯，MLP，LDA，被动侵略性分类器。简介学术界基于技能的课程的重要性日益重要，这是需要创新的方法来有效地监视和增强学生的绩效。本文旨在开发和比较各种ML分类模型，包括随机森林，逻辑回归，Catboost，SVC和幼稚的贝叶斯，以预测基于技能的课程的学生成果。通过分析历史学生数据，该项目试图将结果归类为通过，杰出，撤回和失败，并为高危学生提供有价值的见解，以供早期识别和干预。文献调查：-1。Jermine G.valen-dacanay。和Thelma D. Palaoag [2023]： - 预测学生的成功对于
语音和语言处理
i NLP 1 1简介的基本算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2正则表达式，令牌化，编辑距离。。。。。。。。。。。。。。。4 3 n克语言模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 4天真的贝叶斯，文本分类和情感。。。。。。。。。。。。。。。。。56 5逻辑回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 6矢量语义和嵌入。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 7神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。132 8 RNN和LSTMS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。158 9变压器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。184 10大语言模型。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>203 11蒙版语言模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>223 12模型对齐，提示和内在学习。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>242 div>
基于机器学习的模型，以预测在5年随访中正常血压转化为高血压的转化
这项纵向研究利用了FASA成人队列研究（FACS）的数据。该研究最初包括在伊朗FASA农村地区35-70岁的1018名参与者，并在5年后使用随机抽样进行了3,000名参与者的随访。在机器学习（ML）模型中总共包括160个变量，并使用特征缩放和单热编码进行数据处理。Ten supervised ML algorithms were utilized, namely logistic regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF), Gaussian naive Bayes (GNB), linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbors (KNN), gradient boosting machine (GBM), extreme gradient boosting (XGB), cat boost (CAT), and light Gra-streent Boosting Machine（LGBM）。超参数调整是使用超参数的各种组合来识别最佳模型的。合成少数民族过度抽样技术（SMOTE）用于平衡训练数据，并使用Shapley添加说明（SHAP）进行了特征选择。
使用人工智能进行训练的机遇和缺点
如果没有人工智能和人工智能培训专家的投入，这份报告是不可能完成的，其中包括人工智能培训工具的开发者、雇主、工会、学者、官员和教育机构。非常感谢圆桌会议、小组讨论和后续访谈的参与者付出的时间和宝贵见解：David Barnes（IBM 公司）、Tibor Borbely-Pecze（匈牙利教育和技术部）、Anna Byhovskaya（经合组织工会咨询委员会）、Justine Cassell（巴黎人工智能研究所）、Giovana Chimantão Punhagui（Sistema Fiep）、Florian Dautil（Bayes Impact）、Arthur Fioravente Chiba（SkillLab）、Marie Christine Fregin（教育和劳动力市场研究中心）、Frank Gaiser（荷兰国防部）、Soon Joo Gog（SkillsFuture 新加坡）、Stephan Heuke（德国联邦就业局）、Martina Hofmann（德国联邦就业局）、Rita Kirkliauskinė（立陶宛就业服务局）、Rose Luckin（伦敦大学学院）、Tim Majchrzak（阿格德大学）、Sophie Thompson（VirtualSpeech）， Armand Vincentie（荷兰国防部）和 Tamsin Vine（索迪斯）。
使用机器学习模型对遗传突变的多类分类
摘要：区分有助于肿瘤生长的基因突变的挑战是癌症治疗中的挑战。癌症每年造成数百万死亡，因此需要尽早发现肿瘤以改善治疗效果和生存率。然而，由于人类的局限性和领域知识的复杂性，手动分类容易出现错误和ffi ciencies，从而导致了时间密集型的过程。在响应中，机器学习模型提高了癌症预后和预测的准确性和效率。但是，对算法的理论理解缺乏可能会限制结果的可解释性和适用性，在这种情况下，对模型的见解对于做出明智的决策至关重要，尤其是在生物医学领域中。为了应对这些挑战，我们的研究采用了四种监督的机器学习算法，即支持向量机（SVM），Na've Bayes（NB），Logistic Recression（LR）和Random Forest（RF）。使用对数损坏和错误分类速率评估了这些算法的表现。逻辑回归作为最佳分类器出现，log损失为1.0125，错误分类率为30.97％。
用于疟疾诊断的人工智能系统
摘要 — 过去几十年来，疟疾威胁一直是全球主要健康问题之一，特别是在中低收入国家。70% 的肯尼亚人口生活在疟疾流行区，由于收入不足、距离和社会文化等因素，大多数人无法获得医疗服务。尽管有各种研究尝试使用显微镜下的血涂片来对抗疟疾，但这种方法耗时且需要熟练的人员。为了有效解决这一问题，本研究引入了一种新方法，该方法将 InfoGainAttributeEval 特征选择技术和基于人工智能和机器学习 (AIML) 分类器的参数调整方法与特征相结合，以更准确地诊断疟疾类型。所提出的方法使用从 4000 个样本中提取的 100 个特征。使用人工神经网络 (ANN)、朴素贝叶斯 (NB)、随机森林 (RF) 分类器和集成方法 (Meta Bagging、随机委员会元和投票) 进行了多组实验。朴素贝叶斯的结果最好。它实现了 100% 的准确率，并在 0.01 秒内建立了模型。结果表明，所提出的方法可以准确地对疟疾类型进行分类，并且与现场报告的结果相比具有最佳效果。
具有最佳贝叶斯学习的神经自联想
神经联想记忆是具有快速突触学习的单层感知器，通常存储神经活动模式对之间的离散关联。先前的研究分析了在独立模式成分和异质关联的朴素贝叶斯假设下的最佳网络，其任务是从输入到输出模式学习关联。在这里，我研究了用于自动关联的最优贝叶斯联想网络，其中输入层和输出层相同。特别是，我将性能与近似贝叶斯学习规则的不同变体（如 BCPNN（贝叶斯置信传播神经网络））进行比较，并尝试解释为什么有时次优学习规则比（理论上）最优模型实现更高的存储容量。事实证明，性能可能取决于违反“朴素贝叶斯”假设的输入成分的微妙依赖关系。这包括具有恒定数量的活动单元的模式、通过循环网络重复传播模式的迭代检索以及最可能单元的赢家通吃激活。如果所有学习规则都包含一种新的自适应机制来估计迭代检索步骤 (ANE) 中的噪声，则其性能可以显著提高。具有 ANE 的贝叶斯学习规则再次实现了整体最大存储容量。
用于导航类型的多模式和惯性传感器解决方案...
本论文提出了一种用于平台导航的和积推理算法，称为多模态 iSAM（增量平滑和映射）。常见的仅高斯似然性具有限制性，需要复杂的前端流程来处理非高斯测量。相反，我们的方法允许前端推迟使用非高斯测量模型的歧义。我们保留了前身 iSAM2 最大乘积算法 [Kaess et al., IJRR 2012] 的非循环贝叶斯树（和增量更新策略）。该方法在贝叶斯（连接）树上传播连续信念，这是非参数因子图的有效符号重构，并渐近近似底层 Chapman-Kolmogorov 方程。我们的方法以最小的近似误差跟踪所有变量边际后验中的主导模式，同时抑制几乎所有低似然模式（以非永久方式）。遵循现有的惯性导航，我们提出了一种新颖的、连续时间的、可追溯校准的惯性里程计残差函数，使用预积分将纯惯性传感器测量无缝地整合到因子图中。我们以因子图为中心（使用饥饿图数据库），将导航元素分离成一个流程生态系统。其中包括实际示例，例如如何推断模糊环路闭合的多模态边际后验信念估计；原始波束形成声学测量；或传统参数似然等。
![人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b769bf1f3708ae9e757fd53b21477151fccb345d.png)
人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义
提供对各种机器学习算法的理解以及评估 ML 算法性能的方法 UNIT - I：简介：人工智能问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和非监督学习，强化学习 – 学习理论 – 学习的可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类第五单元：无监督学习最近邻模型 – K 均值 – 围绕中心点聚类 – 轮廓 – 层次聚类 – kd 树、聚类树 – 学习有序规则列表 – 学习无序规则。强化学习 – 示例：迷路 – 状态和动作空间