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机器学习（R22A6602）.pdf
课程目标： 1. 认识机器学习的基本术语和基本概念。 2. 理解监督学习模型的概念，重点关注最新进展。 3. 关联监督学习的神经网络模型概念 4. 发现机器学习的无监督学习范式 5. 理解强化学习和集成方法的概念。 UNIT-I 简介：机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习简介。深度学习。 特征选择：过滤器、包装器、嵌入式方法。 特征规范化：最小-最大规范化、z 分数规范化和常数因子规范化 降维简介：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA） UNIT-II 监督学习 - I（回归/分类） 回归模型：简单线性回归、多元线性回归。成本函数、梯度下降、性能指标：平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）R 平方误差、调整 R 平方。分类模型：决策树 - ID3、CART、朴素贝叶斯、K 最近邻（KNN）、逻辑回归、多项逻辑回归支持向量机 (SVM) - 非线性和核方法 UNIT – III 监督学习 – II（神经网络）神经网络表示 – 问题 – 感知器、激活函数、人工神经网络 (ANN)、反向传播算法。分类指标：混淆矩阵、精度、召回率、准确度、F 分数、ROC 曲线。UNIT – IV 分类中的模型验证：交叉验证 - 保留方法、K 折、分层 K 折、留一交叉验证。偏差-方差权衡、正则化、过拟合、欠拟合。集成方法：Boosting、Bagging、随机森林。UNIT – V 无监督学习：聚类-K-均值、K-模式、K-原型、高斯混合模型、期望最大化。强化学习：探索和利用权衡、非关联学习、马尔可夫决策过程、Q 学习
机器学习在生物学...
在生物科学中，机器学习（ML）已成为一项基本技术，它正在彻底改变研究方法并加快各种领域的发现。在本文中讨论了ML在生物科学中的各种用途的详细概述，包括药物开发，蛋白质科学，疫苗，生物系统和计算生物学。ML模型促进了副作用降低和疗效提高的创新药物候选物的快速发现，因此通过使用大规模的生物学数据来加快药物开发管道。mL技术正在改善蛋白质科学领域蛋白质相互作用，结构和功能的预测。ML技术极大地帮助了疫苗，表位预测和抗原选择的设计。ML模型基于个体免疫反应评估遗传和蛋白质组学数据，促进了对免疫原性和疫苗功效最佳的个性化免疫发电的产生。此外，通过复制细胞过程，建模复杂的生物网络和预测基因调节机制，ML技术正在彻底改变生物系统的研究。在计算生物学中，ML用于表型预测，基因表达分析和序列分析。ML模型促进了精确医学技术的发展，药物反应模式的表征以及通过组合多摩学数据来鉴定疾病生物标志物。充分探索ML在解决医疗保健，计算机科学家，生物学家和生物信息学家中的重大问题的潜力
人工智能与机器学习
评估 ML 算法的性能 UNIT - I：简介：AI 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：监督学习和无监督学习，强化 – 学习理论 – 学习可行性 – 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
使用机器学习方法在高能量物理学中的数据分析
这个科学启动项目涉及使用机器学习（ML）方法对蒙特卡洛（MC）数据集进行分析。该数据集由实验性Hadronic Physics Group（Hadrex）与Alice实验直接合作，该实验与大型强子对撞机（LHC）直接合作。该研究专门针对多震颤的重子（例如ξ⁻，ξ⁺等）以及随后的衰减，这是一个称为“级联衰变”的过程。主要目的是使用生成机器学习模型通过其次要衰减来重建这些粒子。通过综合与实验观察相吻合的现实数据，该项目旨在优化常规的高能物理学分析并增强数据分析算法，以搜索稀有可观察物。为了应对这一挑战，采用了条件表格生成对抗网络（CTGAN）模型。结果表明，CTGAN在复制可变分布的同时有效地保留了原始数据的物理和内在相关性，从而增强了其改善高能物理学数据驱动研究的潜力。
喜马al尔邦大学（NAAC认可的'a'...
B.Sc的“行为分支”暂定日期表 荣誉（生物技术与微生物学）1年年度考试将于2025年3月举行。 注意：所有校长/董事均要求在机构的通知委员会上为学生提供暂定日期。 也可以确保根据大学记录，并根据学生的意见，没有任何机构学生的论文在同一日期和时间上有两篇论文。 但是，如果有任何日期/受试者的冲突，则应通过11.03.2025或以后通过电子邮件coehpu@rediffmail.com＆contuct.hpu@pu@pu@gmail.com上或之前在11.03.2025上或之前将其强烈地暗示，此后将不招致和最终的日期交易。B.Sc的“行为分支”暂定日期表荣誉（生物技术与微生物学）1年年度考试将于2025年3月举行。注意：所有校长/董事均要求在机构的通知委员会上为学生提供暂定日期。也可以确保根据大学记录，并根据学生的意见，没有任何机构学生的论文在同一日期和时间上有两篇论文。但是，如果有任何日期/受试者的冲突，则应通过11.03.2025或以后通过电子邮件coehpu@rediffmail.com＆contuct.hpu@pu@pu@gmail.com上或之前在11.03.2025上或之前将其强烈地暗示，此后将不招致和最终的日期交易。
降雨估算的机器学习方法
为了解决这些问题，这项工作提出了一种基于机器学习的方法，该方法可以结合来自各种遥感测量值的数据，并使用基于集合方法的分类器进行降雨估算。建议的方法在计算上比插值技术便宜，允许集成异质数据源，并在不可用的RGS的情况下提供了准确的降雨估计。它还利用了RG的高定量精度以及雷达和卫星保证的空间模式识别。所提出的方法提供了不可用的RG的降雨量的准确估计值，可以整合利用RGS的高定量精度和通过雷达和卫星确保的空间模式识别的异质数据源的整合，并且比插入方法的计算范围更低。在有关意大利地区Calabria的实际数据上进行的实验结果，与Kriging与Kriging与外部漂移（KED）相比，在降雨估计领域中得到了公认的方法，这在检测概率（0.58 versus versus versus versus误差）和均值误差（0.11 vers 0.15 vers 0.15）方面显示出显着改善。
从通过selivex滤波器单元（核瘤DNA/RNA水试剂盒-Macherey Nagel）过滤的水样品中提取EDNA。
-1000 µl带过滤器的1000 µl尖端-100 µl带过滤器的尖端-50毫升管：准备等分试样-5 ml管：每8个样品1个样品制备核量b -b-珠和MWA2混合物 - 2 ml管-2 ml管：1个样品以每样品 + 2转移裂解液以每样样品来制备Elyquots -1.5 ml lock local lock local lock lock locke loce loce luu dna -forse lu dna -forse lu dna -forse luer dna -frus luer dna -luer luer luer luer luer luer luer luer luer luer 96孔板，带2毫升深孔，u底（Macherey Nagel -746032.Deep）：每16个样品1-磁杆盖磁盘32（Macherey Nagel 32