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liss2010定量方法和因果推理简介
课程描述：本课程对定量方法和因果推断的基础提供了全面的介绍。通过将理论见解与现实世界的政策应用程序相结合，学生将通过使用统计软件Stata的动手实时编码会话获得实践技能（可通过King's Software Center免费下载）。该课程是为从事应用研究的学生而设计的，它鼓励参与者在“ BYO Recression Scars”课程中带来自己的工作进行讨论和协作改进。该课程的结尾是针对裁判裁判在定量分析中的批评的讲习班，为参与者做好了成功的学术出版物的准备。
使用机器学习模型对遗传突变的多类分类
摘要：区分有助于肿瘤生长的基因突变的挑战是癌症治疗中的挑战。癌症每年造成数百万死亡，因此需要尽早发现肿瘤以改善治疗效果和生存率。然而，由于人类的局限性和领域知识的复杂性，手动分类容易出现错误和ffi ciencies，从而导致了时间密集型的过程。在响应中，机器学习模型提高了癌症预后和预测的准确性和效率。但是，对算法的理论理解缺乏可能会限制结果的可解释性和适用性，在这种情况下，对模型的见解对于做出明智的决策至关重要，尤其是在生物医学领域中。为了应对这些挑战，我们的研究采用了四种监督的机器学习算法，即支持向量机（SVM），Na've Bayes（NB），Logistic Recression（LR）和Random Forest（RF）。使用对数损坏和错误分类速率评估了这些算法的表现。逻辑回归作为最佳分类器出现，log损失为1.0125，错误分类率为30.97％。
相关签名-IU Indianapolis Scholarworks
急性髓样白血病（AML）是最常见的造血恶性肿瘤之一，其结果不利，复发率很高。自噬在对白血病的发展和治疗反应中起着至关重要的作用。这项研究确定了潜在的自噬相关签名来监测AML患者的预后。转录组促进液（GSE37642）作为训练集，而TCGA-AML和GSE12417则用作验证同类。单变量回归分析和多变量逐步回归分析分别应用于确定与自噬相关的签名。识别与患者的总体生存率（OS）显着相关的单变量COX回归分析（ARGS）识别32个自噬相关基因（ARGS），并且主要在自噬，p53，ampk和TNF的信号传导途径中富含。一个预后签名，包括八个ARG（BAG3，Calcoco2，Camkk2，Canx，Canx，Dapk1，P4HB，TSC2和ULK1），并且通过Lasso - Cox spepwise Recression分析建立了良好的预测能力。发现高风险患者的OS比低风险组的患者短得多。调整临床病理参数后，该签名可以用作独立的预后预测指标，并在两个外部AML集合进行验证。在两组中分析的差异表达基因参与了炎症和免疫信号通路。潜在的可药物与OS相关的ARG。本研究对肿瘤效果免疫细胞的分析证实了高危患者具有强烈的免疫抑制微环境。
设备使用机器学习的设备健康监测...
现代文明中科学技术的快速增长导致机械和设备的规模，复杂性和自动化的增加。现代工业生产的两个最重要方面是问题识别和机械状况监测。通过有效的状况监测使早期问题检测成为可能，这在考虑到生产效率，操作可靠性，维护成本和停机时间等变量时至关重要。研究问题的识别和机械的健康监测具有实际意义。为了进行设备监控和故障诊断的目的，记录了有关设备的温度，振动，噪声水平和润滑状态的信息。之后，该信息被用来确定该问题的主要来源，并采取补救措施。条件监视系统的核心元素是故障预测，功能提取和问题诊断。特征提取和故障诊断对于正常检测，问题定位和失败严重性预测至关重要。本文包括故障诊断和计算智能在状态监控和故障检测中的应用，本文还介绍了一种使用机器学习（ML）技术进行设备状态监测的方法。流行的机器学习（ML）分类方法，例如随机森林（RF），随机树（RT），天真贝叶斯（NB），XG Boost（XGB）和Logistic Recression（LR），用于组装。紧迫需要提高机器的可靠性并减少由于机器故障而导致的生产损失的可能性，这是对机器状况监测的越来越重视的原因。关键字：故障预测，机器学习，天真的贝叶斯，生产，随机森林，随机树，意外的停机时间。