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用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。
连接大脑和认知：学习困难者发展样本中大脑结构协方差和一般智力的多层网络分析
摘要：网络分析方法在其他领域（如系统神经科学）中无处不在，最近已用于测试心理学中的网络理论，包括智力研究。智力的网络或互利共生理论提出，认知能力（例如词汇或记忆等特定能力）之间的统计关联源于它们在整个发展过程中的因果关系。在本研究中，我们使用认知能力和大脑结构协方差（灰质和白质）的网络模型（特别是 LASSO）来同时模拟大脑-行为关系，这些关系对于一个大型（行为，N = 805；皮质体积，N = 246；分数各向异性，N = 165）发育期（年龄 5-18）学习困难者群体（CALM）的一般智力至关重要。我们发现，我们的认知、神经和多层网络中普遍存在着大多数正向、小范围的偏相关。此外，通过利用社区检测（Walktrap 算法）和计算节点中心性（绝对强度和桥接强度），我们发现了趋同证据，表明认知和神经节点的子集在大脑和行为之间起着中介作用。我们讨论了未来研究的意义和可能途径。
使用2015年CHARLS数据建立并验证中国中老年人高脂血症风险预测模型
结果：6 629名中老年人高脂血症患病率为26.32%（1 745/6 629）。LASSO回归和多因素Logistic回归分析均显示，体质指数（BMI）、空腹血糖、血尿酸、C反应蛋白、白细胞计数是该人群高脂血症的独立危险因素（比值比（OR）大于1，p值小于0.05）。据此构建列线图预测模型，用于估计中老年人高脂血症的风险。列线图的受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.717（95%可信区间（CI）：0.703～0.731），判别能力良好。决策曲线分析 (DCA) 表明当中老年人群患高脂血症的概率在 0.11 至 0.61 之间时，应用列线图可获得最高净收益，表明列线图模型具有良好的临床适用性。Spiegelhalter 的 z 统计量检验证实，列线图模型的预测概率与观察到的高脂血症频率具有很好的一致性（p = 0.560）。列线图模型的 Brier 评分为 17.1%，低于 25% 的阈值，表明校准性良好。为了内部验证列线图模型，我们进行了 500 次引导重采样。来自
通过机器学习预测德国的衰退
本文使用机器学习来预测德国经济中的业务周期，其中具有73个指标的高维数据集，主要来自经合组织的主要经济指标数据库，涵盖了1973年至2023年的时间段。顺序浮动前进选择（SFF）用于选择最相关的指标并构建紧凑，可解释和性能模型。因此，使用正规化回归模型（Lasso，Ridge）和基于树的分类模型（随机森林和Logit Boost）用作挑战者模型，以优于包含术语扩展作为预测指标的概率模型。所有模型均经过1973 - 2006年的数据培训，并从2006年开始对持有样本进行了评估。研究表明，建模衰退所需的指标较少。使用SFF构建的模型最多有11个指标。此外，研究环境表明，许多指标在时间和业务周期之间都是稳定的。机器学习模型被证明在定量宽松期间（术语传播的预测能力减少时）在预测衰退时特别有效。这些发现有助于对在经济预测中使用机器学习的持续讨论，尤其是在有限和不平衡数据的背景下。
使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题
大多数昆虫都能在其生命周期的关键阶段（例如繁殖）中改变气味景观，以便与其同伴进行交流。他们在附近环境中释放信息素，挥发性化合物由具有异常特异性和敏感性的同一物种的昆虫检测到。有效的信息素检测是害虫管理的有趣杠杆。使用信息素传感器对害虫的精确和早期检测是在出没之前的害虫管理策略。在本文中，我们开发了一个生物学知情的逆问题框架，该框架利用信息素传感器网络中的时间信号来构建昆虫存在图。使用种群动力学PDE残差，通过特定惩罚的平均值在反问题中引入了先前的生物学知识。我们将在简化的玩具模型中对生物信息的惩罚进行基准使用其他正规化术语，例如Tikhonov，Lasso或复合惩罚。我们使用classical比较标准，例如目标重建误差或在害虫散布的jaccard距离。，但我们还使用了更多的任务标准，例如推理过程中的信息传感器数量。最后，在秋季军虫（Spodoptera Frugiperda）的农业景观中，在现实的有害生物侵扰的背景下解决了反问题。
分析M6a相关的LNCRNA用于预后和...
背景：RNA甲基化修饰是以表观遗传学方式调节的重要后翻译后修饰。最近，n 6-甲基腺苷（M 6 A）RNA修饰已成为肿瘤生物学的潜在表观遗传标记。方法：LIHC的基因表达和临床病理数据是从癌症基因组图集（TCGA）数据库中获得的。使用PERL和R软件通过基因表达分析确定长期非编码RNA（LNCRNA）和M 6 A与M 6与A之间的关系。共表达网络，并使用单变量COX回归分析鉴定了与预后相关的相关LNCRNA。然后将这些LNCRNA分为两个簇（群集1和群集2），以确定不同LNCRNA亚型之间的存活率，病原参数和免疫细胞浸润的差异。进行了最低的绝对收缩和选择算子（Lasso）进行回归分析和预后模型。HCC患者被随机分为火车组和测试组。根据模型的中位风险评分，HCC患者分为高风险和低风险组。我们使用火车组建立了模型，并通过测试组确认了模型。使用R软件分析了肿瘤突变负担（TMB），免疫逃避和免疫功能的M 6 A-LNCRNA。AL355574.1被确定为重要的M 6 A相关LNCRNA，并选择进行进一步研究。伤口愈合和Transwell分析用于确定细胞迁移能力。最后，进行了体外实验，以确认AL355574.1对HCC生物学功能和可能的生物学机制的影响。HUH7和HEPG2细胞，通过CCK-8，EDU和菌落形成测定法测量细胞增殖能力。MMP-2，MMP-9，E-钙粘着蛋白，N-钙粘着蛋白和Akt/mTOR磷酸化的表达水平均由Western blotting确定。结果：通过一致的聚类分析将具有显着预后值的LNCRNA分为两个亚型。我们发现lncRNA亚型之间的临床特征，免疫细胞浸润和肿瘤微环境（TME）显着差异。我们的分析表明，这些不同的LNCRNA亚型与免疫浸润和基质细胞之间的显着相关性。我们使用LASSO回归创建了最终风险概况，其中特别包括三个LNCRNA（AL355574.1，AL158166.1，TMCC1-AS1）。构建了由三个LNCRNA组成的预后特征，该模型显示出出色的预后预测能力。低风险队列的总生存期（OS）显着高于火车和测试组的高风险队列。两个风险评分[危险比（HR）= 1.062; P <0.001]和阶段（HR = 1.647; P <0.001）被视为通过单变量和多元COX回归分析的HCC预后独立指标。在HUH7和HEPG2细胞中，AL355574.1敲低抑制了细胞的增殖和迁移，抑制了MMP-2，MMP-9，N-钙粘着蛋白和AKT/MTOR磷酸化的蛋白质表达水平，但促进了E-Cadherin的蛋白质表达水平。
静脉溶栓后，通过机器学习预测与急性缺血性中风相关的糖尿病的结果
本队列研究旨在利用机器学习技术评估急性缺血性卒中 (AIS) 合并糖尿病患者静脉溶栓后的预后结果。分析使用来自沈阳市第一人民医院的数据进行，涉及 2018 年 1 月至 2023 年 12 月接受溶栓治疗的 3,478 名患有糖尿病的 AIS 患者，最终在筛选后关注 1,314 名患者。测量的主要结果为 90 天改良 Rankin 量表 (MRS)。采用 80/20 的训练测试分割进行模型开发和验证，采用各种机器学习分类器，包括人工神经网络 (ANN)、随机森林 (RF)、XGBoost (XGB) 和 LASSO 回归。结果表明，XGB 模型的平均准确率为 0.7355 (±0.0307)，优于其他模型。溶栓后预后的关键预测因素包括美国国立卫生研究院卒中量表 (NIHSS) 和血小板计数。研究结果强调了机器学习算法（尤其是 XGB）在预测糖尿病 AIS 患者功能结果方面的有效性，为临床医生提供了有价值的治疗计划工具，并根据接收者操作特性 (ROC) 分析和准确性评估改善了患者结果预测。
![arXiv:2209.03788v1 [quant-ph] 2022 年 9 月 8 日](/simg/c\c2a00d8b39a054d7ae9e9b3500b1828fbcb0d9b6.webp)
arXiv:2209.03788v1 [quant-ph] 2022 年 9 月 8 日
任何稀疏编码方法的最终目标都是从一些嘈杂的线性测量中准确地恢复未知的稀疏向量。不幸的是，这个估计问题通常是 NP 难的，因此总是采用近似方法（例如套索或正交匹配追踪）来解决，从而以牺牲准确性换取较低的计算复杂度。在本文中，我们开发了一种量子启发的稀疏编码算法，前提是量子计算机和伊辛机的出现可能带来比传统近似方法更准确的估计。为此，我们将最一般的稀疏编码问题表述为二次无约束二进制优化 (QUBO) 任务，可以使用量子技术有效地将其最小化。为了推导出在自旋次数（空间复杂度）方面也高效的 QUBO 模型，我们将分析分为三个不同的场景。这些由表示底层稀疏向量所需的位数定义：二进制、2 位和一般定点表示。我们在 LightSolver 的量子启发数字平台上使用模拟数据进行数值实验，以验证我们的 QUBO 公式的正确性并证明其优于基线方法。
使用机器学习对房价的预测
MEERUT工程技术研究所CSE部，Meerut 250001，印度摘要：本研究调查了机器学习技术的应用，特别是随机森林算法以及对住房价格的预测分析。 利用一个包含各种住房属性的全面数据集，研究重点是预处理步骤，包括数据清洁，归一化和功能工程以增强模型性能。 回归模型，包括线性回归，脊回归和拉索回归以及随机森林算法，使用严格的交叉验证技术对培训和评估，以确保稳健性和准确性。 “这些评估措施，包括预测和实际值之间平均方差的平方差异的平方根，以及预测和实际值之间的绝对差异的平均值，用于全面的性能评估。”。分析表明，随机森林算法表明，在较高的准确性和弹性中，可以在更高的准确性和互补的情况下进行复杂的相关性，从而使不合格的相关性均优于传统的回归模型。 这些发现强调了利用机器学习的重要性，尤其是随机森林方法，在有效预测住房价格方面，为房地产领域中的利益相关者提供了宝贵的见解，以实现知情的决策过程。MEERUT工程技术研究所CSE部，Meerut 250001，印度摘要：本研究调查了机器学习技术的应用，特别是随机森林算法以及对住房价格的预测分析。利用一个包含各种住房属性的全面数据集，研究重点是预处理步骤，包括数据清洁，归一化和功能工程以增强模型性能。回归模型，包括线性回归，脊回归和拉索回归以及随机森林算法，使用严格的交叉验证技术对培训和评估，以确保稳健性和准确性。“这些评估措施，包括预测和实际值之间平均方差的平方差异的平方根，以及预测和实际值之间的绝对差异的平均值，用于全面的性能评估。”。分析表明，随机森林算法表明，在较高的准确性和弹性中，可以在更高的准确性和互补的情况下进行复杂的相关性，从而使不合格的相关性均优于传统的回归模型。这些发现强调了利用机器学习的重要性，尤其是随机森林方法，在有效预测住房价格方面，为房地产领域中的利益相关者提供了宝贵的见解，以实现知情的决策过程。