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大数据的统计机器学习的贝叶斯观点
摘要：统计机器学习（SML）是指允许计算机发现输入数据集的重要特征的算法和方法，这些功能通常很大。从数据发现的特征发现的任务本质上是SML中关键字“学习”的含义。SML算法有效性的理论合理是由不同学科的声音原理（例如计算机科学和统计数据）所基于的。尤其是统计推断方法所理由的理论基础被称为统计学习理论。本文从贝叶斯决策理论的角度对SML进行了评论 - 我们认为，通过使用所谓的贝叶斯范式，许多SML技术与推理密切相关。我们讨论了许多重要的SML技术，例如受监督和无监督的学习，深度学习，在线学习和高斯流程，尤其是在经常使用的非常大的数据集的情况下。我们提出了一个词典，该字典映射了来自计算机科学和统计数据的SML的关键概念。我们用三个中等大型数据集说明了SML技术，我们还讨论了许多实际的实施问题。因此，该评论尤其针对统计学家和计算机科学家，他们渴望理解并将SML应用于中等大数据集。
机器学习与劳动力市场
我们汇总了加拿大加拿大劳动力统计调查（LFS）问题奈雷斯的八年数据。使用机器学习的适用性（SML）量度用于检查机器学习的职业接触。使用美国（US）O*NET数据库开发，SML估计了机器可以学习特定工作任务的操作和输出的程度。基于O*的SML分数根据其匹配属性映射到加拿大国家职业分类代码。通过这种方法，我们对职业进行了高度机器学习曝光（SML分数的前10个百分位数）和低MA Chine学习曝光（SML分数的最低10％）。，我们对加拿大工人数量进行了加权估计，该职业的机器学习暴露或机器学习较低。性别分层的模型，以估计教育程度，小时工资和职业工作技能，培训和经验要求以及在男女高或低机器学习暴露职业中就业的可能性。
每日注射海洛因与精神障碍：交叉……
* 通讯作者 Sao Mai Le，海防医药大学公共卫生学院，72A Nguy ễ n B ỉ nh，Khiêm，Đ ằ ng Giang，Ngô Quy ề n，海防，越南，saomaidhyhp@gmail.com。贡献者：NN、DCDJ、DL、LM、SML 和 OKTH 构思了这项研究。NN、DCDJ、LM、SML、OKTH、HDT、KPM、DL、JPM 设计了问卷。SML、HDT、KPM、TNTTB、GHT、VVH、TLN、DR、CQ、HQD 参与了干预的实施，监督了与社区组织的工作和数据收集。PT 和 RV 在 SML、LM 和 NN 的帮助下进行了数据分析。 SML 起草了手稿，LM、NN、DCDJ、PT、JPM 编辑了手稿，NN、DCDJ、LM、HDT、KPM、JF、PT、JPM 提供了重要修订。所有作者均已批准提交论文的最终版本。
探索表征和迁移学习在解剖神经成像中的潜力：在精神病学中的应用
脑部疾病个性化医疗的前景需要有效的学习模型，以便基于解剖神经影像学预测临床状况。现在，人们一致认为深度学习 (DL) 有助于解决许多医学成像任务，例如图像分割。然而，对于单一主题预测问题，最近的研究在将 DL 与基于经典特征提取的标准机器学习 (SML) 进行比较时得出了矛盾的结果。大多数现有的比较研究仅限于预测性别和年龄等临床意义不大的表型，并且使用单一数据集。此外，他们对所采用的图像预处理和特征选择策略进行了有限的分析。本文广泛比较了 DL 和 SML 对五个多站点问题的预测能力，包括三个日益复杂的精神病学临床应用，即精神分裂症、躁郁症和自闭症谱系障碍 (ASD) 诊断。为了弥补这些临床数据集上神经影像数据的相对稀缺性，我们还评估了三种从一般健康人群的脑成像中进行迁移学习的预训练策略：自监督学习、生成建模和随年龄的监督学习。总体而言，我们发现随机初始化的 DL 和 SML 在三个临床任务中的表现相似，并且在性别预测方面具有相似的扩展趋势。这在外部数据集上得到了复制。我们还展示了所有问题中 DL 和线性 ML 模型之间高度相关的判别大脑区域。尽管如此，我们证明，在大型健康人群成像数据集（N ≈ 10k）上进行自监督预训练，以及 Deep Ensemble，使 DL 能够学习到稳健且可迁移到小规模临床数据集（N ≤ 1k）的表示。在内部和外部测试集中，它在 3 个临床任务中的 2 个上都大大优于 SML。这些发现表明，DL 在解剖神经影像学方面相对于 SML 的改进主要来自于它学习有意义且有用的大脑解剖抽象表征的能力，并且它揭示了迁移学习在精神病学个性化医疗中的潜力。
策略和领导力标记...
a）评估SML的宏观环境，参考PESTEL框架影响SML的主要宏观经济影响是：政治因素这是关于政府如何以及在经济中介入的程度以及在何种程度上。这可以包括 - 政府政策，政治稳定或海外市场的不稳定，外贸政策，税收政策，劳动法，环境法，贸易限制等。SML在非洲最安全的国家之一政治上运作，这促进了他们在安全环境中开展业务。同样，SML也在接受技术作为其发展愿望的基石的环境中运行 - 新的应用程序促进了易于付费的新应用，SML似乎在其新的创新中得到了促进。政治环境似乎还可以通过颁布包括职业安全，最低工资，健康和工作条件在内的劳工立法来保护工人免受雇主不公平的待遇。经济因素经济因素对组织的开展业务以及他们的盈利程度有重大影响。它们包括 - 经济增长，利率，汇率，通货膨胀，消费者和企业的可支配收入等等。尽管经济似乎正在恢复，但过去几年导致了客户对长期投资的承诺。形成合作社后购买的增加，摩托车手可以通过，摩托车手可以互相保存和贷款，包括能够通过从合作社那里获得贷款来购买摩托车。等等。在经济增长和发展方面，GDP的10％是一个很好的指标，包括由于已经创建的可用工作设施而增加的购买力。社会 - 经济因素也称为社会文化因素，是涉及人口共同信仰和态度的领域。这些因素包括 - 人口增长，年龄分布，健康意识，职业态度，人口人群，收入分配，社会流动性，对工作和休闲的态度，教育水平，消费主义水平。这些因素特别感兴趣，因为它们对营销人员如何理解客户和驱动客户有直接影响。大多数基加利居民都放下汽车使用其他运输方式，包括摩托车，似乎为SML的商业活动的复兴做出了巨大贡献。随着燃油价格的上涨，税收租用变得昂贵，公共交通工具效率不是很高效 - 因为在某些地区缺少它，有时需要一个距离距离，以在停车站找到一辆等待的巴士；这有助于增加摩托车运输人和货物的使用。通过采用无现金经济努力而产生的生产力提高也提高了资金的速度，并将更多的资金带入正式经济中，这使金融机构的成本节省和增加的资源增加了，这将允许更便宜的贷款和更多的投资。创造更多的就业机会也有助于增加收入，并最终提高购买力和生活水平。
炒作与希望：深度学习比标准机器学习能够编码更具预测性和稳健性的脑成像表征
摘要 深度学习 (DL) 方法在多个复杂任务上取得的成功大大提高了人们对其学习复杂脑成像数据的细微特性以及扩展到大型数据集的能力的期望。也许是为了应对这种膨胀，最近的批评性评论不利地将 DL 与用于分析脑成像数据的标准机器学习 (SML) 方法进行了比较。然而，他们的结论是基于预先设计的特征，这剥夺了 DL 的主要优势：表征学习。在这里，我们对此进行了评估，并展示了表征学习对于 DL 在脑成像数据上的表现的重要性。我们报告了在 12,314 张结构性 MRI 图像上进行的十向年龄和性别分类任务中对 SML 方法与 DL 进行大规模系统比较的结果。结果表明，如果按照流行的 DL 实践实施和训练 DL 方法，则与 SML 方法相比，DL 方法有大幅改进的潜力。我们还表明，尽管 DL 方法更复杂，但其扩展性特别好，在相对计算时间中呈现出较低的渐近复杂度。我们的分析表明，随着训练样本量的增长，性能改进会趋于饱和，但始终表现出显著更高的性能。我们还提供了证据，表明 DL 的卓越性能主要归功于出色的表示学习能力，并且 SML 方法在对经过训练的 DL 模型生成的表示进行操作时也可以表现得同样出色。最后，我们证明 DL 嵌入跨越了可理解的投影谱，并且 DL 始终定位有判别力的大脑生物标志物，这为预测相关性估计的稳健性提供了一个例子。我们的研究结果强调了大脑成像数据中存在非线性，DL 框架可以利用这些非线性来生成用于表征人脑的卓越预测表示，即使在当前可用的数据量下也是如此。
![arXiv:2011.07876v1 [cs.LG] 2020 年 11 月 16 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\68758036e90c90f3903356cd2f9a18d6db5b3ba4.webp)
arXiv:2011.07876v1 [cs.LG] 2020 年 11 月 16 日
通过例如人工神经网络获得的预测具有很高的准确性，但人类通常将模型视为黑匣子。关于决策的见解对人类来说大多是不透明的。特别是了解医疗保健或金融等高度敏感领域的决策至关重要。黑匣子背后的决策需要它对人类更加透明、负责和易于理解。本调查论文提供了基本定义，概述了可解释的监督机器学习 (SML) 的不同原理和方法。我们进行了一项最先进的调查，回顾了过去和最近的可解释 SML 方法，并根据引入的定义对它们进行分类。最后，我们通过解释性案例研究说明原则并讨论重要的未来方向。
刑事案件档案 2024 年 9 月 9 日
2024 年 9 月 9 日星期一陪审团审判 - DIV。 I DARRELL PETTUS 21 CR 365 ARD:LANDES HEIDI BECKHAM 24 CR 320 PH 豁免 上午 8:15 KAR:HANG P1 COREY NEMUDROV 24 CR 515 PH 豁免 上午 8:30 KAR:HANG 24 CR 514, 23 CR 504 P1 DESIRE WILLIAMS 23 CR 680 PH 豁免 上午 8:45 BK:HANG 23 CR 603 P1 DESIREA LARRALDE 23 CR 309 PH 豁免 上午 9:00 SML:HANG 23 CR 598 P1 CHELSEA KRAMER 23 CR 674, 23 CR 253 PH 豁免 上午 9:15 BK:HANG 24 CR 201, 23 CR 111 P1 (ZOOM) 安排 – DIV. II – 上午 9:00 JONATHAN BONNETTE 23 CR 510 SML:REYNOLDS BRYCE CULLEY 23 CR 486 ARD:OSWALD COREY DRAKE 24 CR 242 BK:HARGER ESAIAHS FLORES 23 CR 156, 23 CR 297 KAR:HANG THOMAS HICKS, JR. 24 CR 062 ARD:SMARTT AUSTYN NOVOTNY 24 CR 254 SML:SMARTT AARON QUACKENBUSH 24 CR 042 BK:HANG ZAHKYE ROUSE 23 CR 696 TRS:OSWALD DEREK TREVINO 24 CR 290 JLK:SMARTT DEMETREE EVANS 23 CR 065 PH 9:30 AM SML:NISLY DIV. III 首次登场 – 9:30 – P1 NATHAN EVEL 24 CR F/A BK: CANDIDO HERNANDEZ 24 CR F/A BA: MEGAN WEBB 24 CR 220 PH WAIVER 10:30 AM BK:HANG P1 MENDY PEAK 23 CR 590 PH WAIVER 10:45 AM BK:HANG P1 GARRITT MCCONNELL 24 CR 186 PH 10:30 AM BK:LINDBERG DIV. III 第二分庭 – 审前卷宗 – 上午 10:30 COREY DRAKE 20 CR 560, 23 CR 107 BK:HARGER KATHY RATLEY 22 CR 672 ARD:REYNOLDS DANNY PATTEN 23 CR 300083 电话 上午 11:00 SML:OSBURN P1 STELICA BALCAN 23 TR 2479 法庭审判 下午 1:30 BA: P1 KENNITH ANDRADE 23 CR 634 电话 下午 1:30 BK:LANDES 第三分庭 RICHARD MAPLES 24 CR 246 电话 下午 2:30 KAR:JONES 24 CR 202 P1 SALVADOR DURAN, JR. 24 CR 185 豁免 MTN。下午 3:30 ARD：价格分部 I
食品等级材料-MCAM
•迁移计算支持迁移=将固体接触材料的物质渗出到食物中。所有库存形状的产品安全性：独立的外部实验室Intertek测试了所有MCG高级材料的食品等级的迁移值。这些测试是根据调节（EU）10/2011进行的。他们的结果在我们的遵守声明中说明了。在这些预测值的帮助下，您对单个应用程序中迁移值的计算变得非常容易。我们食品等级的迁移测试包括按OML和SML指南进行测试：OML =总体迁移限制：衡量材料SML =特定迁移限制的惰性：证明对个别物质的毒理学评估MCG先进材料部门的毒理学评估，但是，只能提供计算并提供材料建议。对材料的最终选择。在特定的应用程序中使用了材料的最终选择。