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使用随机森林的糖尿病预测
背景：糖尿病是影响世界许多人的主要健康问题。目标：为了解决此问题，我们使用来自流行数据共享网站Kaggle的数据。方法：我们使用称为随机森林算法的计算机智能根据年龄，糖尿病水平和其他因素来测试糖尿病。统计分析：我们的随机森林模型已被证明非常有效地考虑数据中的复杂模式，从而帮助我们准确预测一个人是否患有糖尿病。发现：我们的方法脱颖而出，因为我们专注于事实准确性，这使其与其他方法不同。应用和改进：这项研究是计算机在医疗保健中日益增长使用的一部分，表明随机森林工具可能是诊断早期糖尿病的可靠且简便的方法。
将随机森林算法与k-nearest进行比较...
和技术科学，Saveetha University，Chennai，印度泰米尔纳德邦，Pincode：602105。摘要目的：本文的主要目的是使用新型的K-Neareb-Nearper机器学习算法提高中风预测的准确性，与随机森林算法相比。材料和方法：本文中使用的两个组是新型的K-Neartible算法和随机森林算法。数据集由5000多个患者医学和个人记录记录组成。这里进行了预测功能分析，进行了80％，CI值为95％，两组n = 10迭代的样本量。结果：新型的K-Neart邻居算法95.70％在预测使用的中风预测数据集时，而随机森林为94.80％。存在两组之间统计上无关的差异（p = 0.204； p> 0.05）。因此，随机森林比最近的邻居更好。结论：与随机森林相比，新颖的K-最近的K-最近的邻居算法更好，既是精度和准确性关键词：机器学习，新颖的K-北端邻居，随机森林，中风预测，分类，决策树。简介
随机平移不变哈密顿量及其谱隙
在量子多体物理学中，基态上方谱隙的存在对基态关联和纠缠特性具有重大影响 [1, 2, 3, 4]。谱隙的闭合也与拓扑量子相变的发生密切相关，因为量子相的现代定义依赖于通过 Hastings 的准绝热演化概念存在的带隙汉密尔顿量路径 [5, 6, 7]。在汉密尔顿量的各种“局部”扰动下谱隙的稳定性是一个活跃的研究领域 [8, 9, 10, 11, 12]，为了利用这些稳定性结果，拥有广泛的带隙汉密尔顿量网络用于进一步的稳定性分析当然是有益的。一般来说，有关谱隙的问题是物理学中许多最具挑战性的未决问题的核心。两个例子是霍尔丹的猜想，即反铁磁海森堡链的自旋值为整数时存在谱隙[13,14]，以及杨-米尔斯质量间隙，这是一个千年难题。有关谱隙相关性的更多背景信息，请参阅[15,7]。鉴于谱隙的存在具有很强的物理意义，人们对确定严格推导谱隙的数学技术有着浓厚的兴趣。已经发现，除极少数例外，只有特殊的无挫折哈密顿量才适合严格推导。
随机国家技术 - RWTH出版物
我们以独立的方式审查并扩展了基于使用随机状态的数值模拟方法的数学基础。通过计算物理相关的特性，例如大型单个粒子系统的密度，特定的热量，电流 - 电流相关性，密度 - 密度相关性和电子自旋谐振光谱。我们通过证明它可用于分析旨在在嘈杂的中间尺度量子处理器上实现量子至上的数值模拟和实验来探索随机状态技术的新应用。此外，我们表明随机技术的概念在量子信息理论中被证明是有用的。
实用的量子后少数时间可验证的随机...
摘要。在这项工作中，我们介绍了依赖众所周知的（模块）术语问题的第一个实用后量子后的随机函数（VRF），即模块-SIS和模块。我们的构造名为LB-VRF，导致VRF值仅为84个字节，证明仅为5 kb（与早期工作中的几个MB相比），并且在约3毫秒内进行评估，而验证约为1 ms。为了设计一个实用的方案，我们需要限制每个密钥对的VRF输出数量，这使我们的构造少于时间。devite this限制，我们展示了如何在实践中使用我们的几次LB-VRF，尤其是我们估计了Algorand Us的LB-VRF的性能。我们发现，由于与经典构造相比，通信大小的显着增加，这在所有现有基于晶格的方案中是固有的，因此基于LB-VRF的共识协议中的吞吐量降低了，但仍然实用。特别是在具有100个节点的中型网络中，我们的平台记录了吞吐量的1.14×至3.4倍，具体取决于所使用的signalty。在具有500个节点的大型网络的情况下，我们仍然可以维持每秒至少24次交易。这仍然比比特币要好得多，比特币每秒仅处理约5个交易。
安全和保障： - 扩大随机药物……
数百万美国人使用处方阿片类药物来缓解手术、受伤或疾病带来的疼痛。1 这些类型的药物可以有效治疗，但也可能导致损伤并导致依赖、上瘾和过量服用。2018 年，处方阿片类药物导致全国近 15,000 人因过量服用而死亡。Amtrak（该公司）认识到其员工可能会使用这些处方药。然而，在受损状态下工作的员工在紧急情况下可能会反应迟缓，可能导致受伤或死亡，从而给公司带来经济损失和声誉损害。例如，2016 年，一列公司火车在宾夕法尼亚州切斯特附近与一辆反铲挖土机相撞，导致两名员工死亡，39 名乘客和列车工作人员受伤。其中一名死者是一名轨道主管，体内有处方可待因和吗啡。2
具有量子布尔函数的随机网络
摘要：我们提出了量子布尔网络，它可以归类为确定性可逆异步布尔网络。该模型基于先前开发的量子布尔函数概念。量子布尔网络是一种布尔网络，其中与节点相关的函数是量子布尔函数。我们研究了这个新模型的一些特性，并使用量子模拟器研究了网络连接函数和我们允许的运算符集的动态变化。对于某些配置，该模型类似于可逆布尔网络的行为，而对于其他配置，可能会出现更复杂的动态。例如，观察到大于 2 N 的循环。此外，使用类似于以前用于随机布尔网络的方案，我们计算了网络的平均熵和复杂度。与经典的随机布尔网络（其中“复杂”动态主要局限于接近相变的连通性）相反，量子布尔网络可以表现出稳定、复杂和不稳定的动态，而与其连通性无关。
询问随机量子电路的注意事项
为了获得更好的近似值，减少项 log ( M / q ) 被更新为每个字符串的项之和（好像 q = 1 做了 q 次）。值 q 是允许对手 ( A ) 满足 FP 条件的最小值。如果预采样预算 β = b · N 足够大（> √
使用随机森林预测精神分裂症
精神分裂症是一种对患者影响非常严重的精神疾病，它会攻击人类大脑中使人无法清晰思考的部分。2018 年，Rustam 和 Rampisela 使用西北大学精神分裂症数据对精神分裂症进行了分类，基于 66 个变量，包括群体、人口统计和问卷统计，基于阴性症状评估量表 (SANS) 和阳性症状评估量表 (SAS)，然后使用的分类器是带高斯核的 SVM 和带线性和高斯核的 Twin SVM。此外，这项研究新颖地使用随机森林作为分类器来预测精神分裂症。获得的结果以准确率百分比表示，无论是在随机森林的训练中还是在测试中，准确率都是 100%。因此，与之前的方法相比，这种分类显示出最佳值，尽管只使用了 40% 的训练数据集。这非常重要，特别是在包括精神分裂症在内的罕见疾病病例中。
练习 2 - 探索随机突变和选择
并在其环境中繁殖？突变对于进化过程至关重要，因为它是基因型变异的最终来源——这种变异随后可以通过表型表现出来。Avidian 基因组中指令的改变会影响其执行某些功能的能力，甚至影响其繁殖能力（Avidians 的表型）。在本练习中，我们使用 Avida-ED 探索随机突变产生表型变异的后果，而这种表型变异可能会在环境中受到选择。Avida-ED 提供了一种方法来测试突变是随机发生还是为了响应环境中的自然选择而定向发生。从某种意义上说，我们正在直接测试 Salvador Luria 和 Max Delbrück (1943) 在他们获得诺贝尔奖的优雅实验 1 中所做的事情。我们还考虑了时间对进化过程至关重要的一个原因；如果突变不能产生表型，那么该性状就无法在种群中进化。 1 Luria SE, Delbrück M. 1943.“细菌从病毒敏感性到病毒抗性的突变。”