XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用机器学习Sreekumari S 1，Rajni Bhalla 1和Geetha Ganesan 2
抽象的心脏是负责整个身体循环血液的主要器官，在社会中引起的心脏病引起了极大的关注。诊断心脏病给医生带来了重大挑战。研究人员已经探索了多种预测方法来解决此问题。这些预测的准确性仍然是关键的考虑因素。在这项研究中，我们专注于五种不同的机器学习算法，包括随机森林，决策树分类器，逻辑回归，k-neartiment邻居分类器以及带有网格搜索的决策树分类器。此外，我们开发了一个合奏模型，其主要目标是准确预测心脏病。我们的分析利用了Kaggle的心脏病数据集，在检查的五种算法中，决策树分类器的精度最高为92％。这一发现突出了其在预测心脏病方面的有效性。
主动供应链风险管理的机器学习：
摘要：供应链（SC）功效和效率可能会受到订单延误的延误，尤其是在当今快节奏的商业环境中。有效的降低风险需要确定容易延迟的供应商以及对未来中断的准确预测。准确预测可用性日期是成功执行物流操作的关键因素。通过利用机器学习（ML）技术，组织可以主动识别高风险供应商，预测延误并实施积极的措施，以最大程度地减少其对制造过程和整体SC绩效的影响。本研究探索并利用各种回归和分类ML算法来预测未来的延迟交付，确定订单交付的状态，并根据其交付性能对供应商进行分类。The employed models include K-Nearest Neighbors (KNN) Random Forest (RF) Classifier and Regression, Gradient Boosting (GB) Regres- sion and Classifier, Linear Regression (LR), Decision Trees(DT) Classifier and Regression, Logistic Regression and Support Vector Machine (SVM) Based on real data, our experiments and evaluation metrics including Mean Ab- solute Error (MAE), Mean Squared Error （MSE）和根平方误差（RMSE）表明，基于隔离的回归算法（RF回归和GB回归）提供了最佳的概括误差，并且优于测试的所有其他回归模型。同样，逻辑回归和GB分类器根据精度，回忆和F1分数指标优于其他分类算法。从这项研究中获得的知识可以帮助积极地识别高危供应商，并在面对意外的破坏时采用主动行动来提高韧性，此外SC效率和降低制造障碍。关键词：SC风险管理，订单延迟，机器学习，SC中断，供应商绩效介绍今天的SC在非常有竞争力和染色的环境下起作用。公司一直在寻找改善其流程并提高客户满意度的方法，因为它们一直在改变[1]。延迟需求是SCS遇到的问题，当时计划期间未提供商品。许多方面，例如客户的优先偏好，生产延迟或运输和收到的问题的意外变化，可能会导致延迟。与订单相关产品的准时交付是公司的关键成功因素。确保高水平的交付可靠性仍然是制造商的重中之重，并且与成本和质量一起，是成功实现全球竞争的最重要先决条件之一[2]。SC的复杂性上升意味着影响组织的不一致并不总是相同的，并且可能会随着时间的流逝而发展。此外，每个组织都应主动而不是反应地识别
实时医疗数据处理的分布式分类方法
摘要开发了基于随机森林方法的复杂分类器。分类器的主要本质是它由几个（当前实现4）二进制分类器模块组成。每个人都经过训练以区分其阶级分离。已经开发了一个真实表，该表允许基于二进制分类器结果，可以将更精确和精细的分类分为大量的类（当前实现中的5个）。已使用在特诺皮尔区域临床心理学医院获得的医疗数据集对开发的分类服务进行了培训和测试，并将患者的抑郁水平估计与动脉脉动振荡振荡震荡图分析数据相匹配。开发的分类器在区分所有5个级别方面表现出很高的精度范围（高达97％）。塑造测试。还在类的混乱和基准中研究了顺序和并行分类模块的性能。1
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。
MRI脑肿瘤使用深度学习进行分割。
歧视方法试图提取区分特征，然后是分类器以进行分类[3]。例如，Dandil等。[4]使用基于图像强度特征的空间模糊c均值（FCM）分类器，以达到0.91的精度，0.91灵敏度的灵敏度和0.95的敏感性对于“ WT”段。Tustison等。[5]研究了不同的特征，包括强度，几何和不对称特征，提取了多种MRI模态。基于与不对称相关的特征的随机森林分类器在Brats 2013数据库[6]中获得了最佳性能[6]，即“ WT”，“ TC”，“ TC”和“ ET”组件的DSCS为0.87、0.78和0.74。然而，歧视方法依赖于提取特征的质量，这可能并不能很好地代表肿瘤分割问题。
糖尿病的机器学习和平衡技术...
此外，一些研究应用了集合技术来改善结果。参考[6]进行了几种ML算法的比较：逻辑回归，线性判别分析，k-neart邻居，决策树，支持向量机，Adaboost分类器，梯度增强分类器，随机森林分类器，随机森林分类器和额外的树分类器。使用PIMA印度糖尿病数据集和早期糖尿病风险预测数据集评估了这些算法。与两个数据集中的其他机器学习算法相比，整体机器学习算法提供了更好的分类精度。在其他研究[7]中，使用了决策树，SVM，随机森林，逻辑回归，KNN和各种集合技术。该研究采用了PIMA印度糖尿病数据集和203名来自孟加拉国的女性患者的样本。此外，采用了Smote和Adasyn方法来解决阶级不平衡问题。XGBoost分类器与Adasyn方法结合使用，得出的结果最佳，获得了81％的精度，F1系数为0.81，AUC为0.84。
利用机器学习进行入侵检测
摘要： - 为了精确识别和分类不同类型的网络攻击，本研究重点是将机器学习方法应用于网络入侵检测。数据收集，预处理，特征缩放，模型定义，特征选择和评估指标都是方法的一部分。不同的机器学习模型，包括决策树分类器和随机森林分类器，以及使用所有功能或每个攻击类别的某些功能的使用。使用K折交叉验证进行评估，并使用分析的准确性，精度，回忆和F1得分等指标进行评估。结果表明，随机森林分类器在处理高维数据集并提高检测准确性方面的效率，使其成为网络入侵检测任务的卓越选择。
使用深度学习的MRI脑肿瘤分割
歧视方法试图提取区分特征，然后是分类器以进行分类[3]。例如，Dandil等。[4]使用基于图像强度特征的空间模糊c均值（FCM）分类器，以达到0.91的精度，0.91灵敏度的灵敏度和0.95的敏感性对于“ WT”段。Tustison等。[5]研究了不同的特征，包括强度，几何和不对称特征，提取了多种MRI模态。基于与不对称相关的特征的随机森林分类器在Brats 2013数据库[6]中获得了最佳性能[6]，即“ WT”，“ TC”，“ TC”和“ ET”组件的DSCS为0.87、0.78和0.74。然而，歧视方法依赖于提取特征的质量，这可能并不能很好地代表肿瘤分割问题。
使用扩散张量成像参数，用1.5T MRI扫描仪收集的扩散张量成像参数：案例研究
该研究的相关性在于需要通过利用从常规1.5 Tesla MRI扫描仪获得的扩散张量成像（DTI）来改善肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的诊断。这项研究旨在研究使用不同机器学习（ML）分类器以区分ALS个体的潜力。In this study, five ML classifiers (“support vector machine (SVM)”, “k-nearest neighbors (K-NN)”, naïve Bayesian classifier, “decision tree”, and “decision forest”) were used, based on two DTI parameters: fractional anisotropy and apparent diffusion coefficient, obtained from two manually selected ROIs at the level of the brain pyramids in 47 ALS患者和55名健康受试者。使用混淆矩阵和ROC曲线评估每个分类器的质量。通过径向内核支持矢量方法（77％的精度[P = 0.01]）证明了基于DTI数据的ALS患者与健康个体的最高准确性，而K-NN和“决策树”分类器的性能略低，“决策林”分类器对训练的训练量过高（AUC = 1）。作者在检测锥体区域中ALS的放射学特征方面表现出足够准确的ML分类器“ SVM”。
调查基于虚拟现实的学习环境中精神状态解码的特征设定决策
受试者和HBO/HBR-WISE分类模型嵌套的交叉验证具有超参数优化（5倍折叠à20次重复）公制AUC-ROC经验机会水平估计的经验机会水平估计了使用假人分类器分类器：线性判别分析（LDA），STER（LDA）（SSV MACHICER）（s vecter）（s vector）（s vecter）（范围）。平均，最大，最小，峰值2Peak，斜率，Time2Peak评估：交叉验证折叠上的自举以估计平均值及其置信区间