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使用...
准确地预测足球比赛成果对于球迷，分析师，体育博彩公司和团队战略家等利益相关者来说很有价值。在这项研究中，我们通过将数值特征转换为上下文输入来探讨大语模型（LLMS）预测足球匹配结果的潜力。关键功能包括历史匹配结果，球员评分，教练评分和其他相关条件，这些条件由LLM处理以预测比赛获胜者。我们将基于LLM的预测的性能与传统机器学习（ML）模型进行了比较，包括随机森林和XGBoost。我们的发现表明，LLM与这些常规ML技术的准确性可比。此外，LLM提供了重要的优势，因为它不需要模型培训，简化实施并降低计算成本。这使LLMS成为足球比赛预测的有前途，资源有效的替代方案，为AI驱动的体育分析提供了新的机会。
沃尔玛使用机器的销售预测...
摘要：销售预测对于当今的企业至关重要，因为它是改善它的关键因素。“销售预测”是一个人使用不同技术来预测即将到来的几周，几个月或几年的销售的过程。在本研究论文中，文献综述是关于不同研究人员应用的机器学习算法来预测沃尔玛的销售。不同的算法研究人员使用的是神经网络，OLS回归，XGBoost，SVM，Lasso回归，随机森林，额外的树回归，KNN和线性回归。从应用的所有算法中，额外的树回归表现良好，精度为98.20％。最后，我们比较了沃尔玛销售的随机森林，额外的树回归，XGBoost算法和KNN回归模型。Xgboost在其中排名最高，最高准确性为98.24％。这项研究证明了在这一销售预测领域中机器学习的潜力，并开辟了广泛的未来研究范围，以提高准确性。
使用机器的房屋价格预测模型...
摘要 - 近年来，机器学习已经快速增长，导致了各种应用和算法的发展。一个值得注意的应用是房价的预测，随着房地产价值不断上升，这变得越来越重要。准确的房价预测模型可以极大地帮助潜在的买家做出明智的决定。这项研究的重点是使用诸如卧室数量，房屋年龄，交通运输的可及，靠近学校的交通年龄以及附近的购物中心等特征来预测印度的房价。所提出的模型采用各种机器学习算法，包括线性回归，决策树，随机森林和支持向量回归。最终，该解决方案将使买卖双方都能更有效地谈判其优先级，从而最大程度地减少财务和时间损失。
使用KNN算法方法的心脏病预测S. Ghouhar Taj和K. Kalaivani计算机科学与工程系Vels Institute
机器了解和基于记录的完全预测和诊断冠状动脉疾病的技术可能是一项非凡的医疗收益，但这是改进的主要意义。在许多国家 /地区，可能缺乏心血管专业人员，并且可以通过对虚拟患者信息的医疗决策分析来建立正确且强大的早期心脏预测来解决大量误诊的实例。这是针对目的，以挑选出过多的跨性能设备，以了解用于此类诊断目的的变体。已经使用了几种使用小工具到知识的算法，这些算法可能与预测心脏病的准确性和准确性相比。每个细节的重要性得分限制为除MLP和KNN以外使用的所有算法。所有元素都是完全基于成本点来计算的，以找到提供高危险冠心病预后的人。外观发现，使用Kaggle的3段心脏数据库，基于Pro-K（KNN），选择树（DT）和随机森林（RF）RF技术算法完成了97-2％的精度和97.2％的敏感性。因此，我们观察到，可以使用一组规则的易于监督的机器可以使用最佳的准确性和最令人满意的用途来使冠心病的猜想。关键字：MLP，KNN，选择树，随机森林，心脏数据库。
使用
几项研究探索了使用各种机器学习算法来预测铁矿石中杂质的使用。 Harsha和Prasad（2021）研究了使用深度学习技术来预测铁矿石泡沫中二氧化硅浓度的百分比，表现出显着的预测能力[1]。Zhang等。 （2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。 Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。Zhang等。（2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。
利用机器学习进行预测维护
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医疗政策 - 基因表达谱检测和循环肿瘤 DNA 检测用于预测结肠癌复发（例如 COLOPRINT、COLON PRS、GENEFX、ONCODEFENDER、ONCOTYPE DX 结肠癌测试）
用于预测结肠癌复发的 DNA 检测（例如 Coloprint、Colon PRS、GeneFx、OncoDefender、Oncotype Dx® 结肠癌检测）描述/背景结肠癌根据美国国家癌症研究所的估计，2023 年美国将诊断出超过 153,000 例新的结直肠癌病例，近 53,000 人将死于这种癌症。1 五年生存率估计约为 65%。根据种族和民族、年龄、社会经济地位、保险机会、地理位置和环境暴露，不同亚组分类已发现结直肠癌结果存在差异。例如，在美国，2012 年至 2016 年间，非西班牙裔黑人患者的死亡率最高（发病率为每 100,000 人 45.7 人），分别比非西班牙裔白人和亚裔患者高 20% 和 50%。此外，非西班牙裔黑人患者由于合并症的不平等现象更为严重，接受治疗的机会可能有限。2 结直肠癌被归类为 2 期，即原发肿瘤扩散到或穿过结肠和/或直肠层到达附近组织，但在淋巴结中检测不到（3 期疾病）并且尚未转移到远处部位（4 期疾病）。主要治疗方法是手术切除原发癌和结肠吻合术。手术后，预后良好，5 年生存率为 75% 至 80%。3 Figueredo 等人（2008 年）进行的一项 Cochrane 综述评估了 50 项关于 II 期患者辅助治疗与单独手术的研究，发现化疗对无病生存期有微小但具有统计学意义的绝对益处，但对总体生存期无益。因此，仅对已切除的高危 II 期患者（即具有不良预后特征的患者）推荐使用 5-氟尿嘧啶 (5-FU)、卡培他滨、CAPEOX（卡培他滨和奥沙利铂）或 FOLFOX（5-FU 和奥沙利铂）进行辅助化疗。4
使用... -Ijarcce
I.心血管疾病，包括影响心脏或血管的一系列疾病，通常被称为心脏病。它包括影响心血管系统的各种疾病，冠状动脉疾病是最常见的形式，导致心脏病发作。该机器学习项目的重点是使用视网膜图像分析通过经常性神经网络（RNN）检测心脏问题。视网膜特征与心血管健康之间的潜在联系引发了人们对使用视网膜成像作为诊断工具的兴趣。由于视网膜是具有类似于循环系统的血管结构的神经组织，因此视网膜血管中的异常可能表明心脏问题潜在的心脏问题。视网膜血管结构与心血管系统具有相似性，视网膜血管的微血管变化可以表明全身循环系统问题，包括与心脏有关的情况。复发性神经网络（RNN）是一种人工神经网络，旨在处理顺序数据并随着时间的推移识别模式。与传统的神经网络不同，RNN具有在网络中形成周期的连接，从而使它们可以保留以前输入的记忆。本研究旨在通过利用RNN来提高心脏病检测的准确性和效率，RNN特别擅长处理顺序数据。这项研究很重要，因为它提出了一种非侵入性且可能具有成本效益的方法来早期发现心脏病。如果成功，将视网膜图像作为诊断工具可以提供主动评估心血管健康的方法。
增强太阳能的预测分析...
3英国独立研究员4机械工程系，救赎主大学，埃德，伊德，尼日利亚奥桑州。___________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Wisdom Samuel Udo Corresponding Author Email: wisdomudo213@gmail.com Article Received: 25-08-23 Accepted: 06-11-23 Published: 30-12-23 Licensing Details : Author retains the right of this article.本文根据创意共享属性 - 商业4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/）发行，允许工作，无需进一步的工作，可以将工作归因于本期刊的开放式访问页面，从而可以进行非商业用途，再现和分发。___________________________________________________________________________