XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSVM
使用混合机器学习方法提高心脏病的预测准确性：SVM和KNN算法的比较研究
a b s t r a c t全球死亡率是心脏病，而早期鉴定对于限制疾病的发展至关重要。早期检测心血管疾病的方法有助于确定高风险人士应该发生的进展，从而降低了风险。主要目标是通过在心脏情况下识别异常来挽救生命，这将通过识别和分析从心脏信息中产生的原始数据来执行。机器学习可以提供有效的方法来做出决策和创建准确的预测。机器学习技术已在医疗业务中广泛使用。在拟议的研究中提供了一种独特的机器学习技术，以预测心脏病。计划的研究利用了Kaggle的开源心脏病数据集。用于机器学习预测的混合算法是许多以前旨在提高效率并产生改善结果的方法的逻辑混合物。提出的工作引入了一种混合方法，该方法采用分类概念进行预测分析。我们使用实际患者数据来构建一种预测心脏病的混合技术。KNN和SVM分类技术。jupyter笔记本用于实现此混合方法。一种混合技术在心脏病的预测分析中优于其他算法。1。简介从一系列原始数据集收集可用信息和模式的实践通常称为数据挖掘。它包括使用一种或多种技术分析大量数据和发现趋势或模式。它在各种情况下都有用，包括分析，研究和医疗保健。因为数据挖掘是一种调查方法，而且医疗保健的许多出色的早期预测系统已经从医疗数据集中发展，这可以检测大量数据的趋势（J. H. Joloudari等，2019）。提高
一种结合 SqueezeNet 模型与 SVM 和微调的脑肿瘤分类新方法
摘要：脑癌在老年人和年轻人中最为常见，并且对老年人和年轻人都可能是致命的。如果能迅速诊断和治疗，脑肿瘤可以更好地治愈。在处理医学图像时，深度学习方法对于帮助人类诊断各种疾病至关重要。对脑肿瘤进行分类是一个必不可少的步骤，它在很大程度上依赖于医生的经验和培训。一个用于检测和分类这些肿瘤的智能系统对于使用 MRI（磁共振成像）图像进行脑肿瘤的非侵入性诊断至关重要。这项工作提出了一种基于 CNN 的新型混合深度学习结构，通过 MRI 扫描区分三种不同类型的人脑肿瘤。本文提出了一种使用深度学习和 CNN 进行分类的双重方法。第一种方法将用于模式分类的 SVM 无监督分类与用于特征提取的预训练 CNN（即 SqueezeNet）相结合。第二种方法将监督式软最大分类器与精细调整的 SqueezeNet 相结合。为了评估所提方法的有效性，使用脑部 MRI 扫描分析了总共 1937 张胶质瘤肿瘤图像、926 张脑膜瘤肿瘤图像、926 张垂体肿瘤图像和 396 张正常脑部图像。根据实验结果，精细调整的 SqueezeNet 模型的准确率为 96.5%。然而，当使用 SqueezeNet 作为特征提取器并应用 SVM 分类器时，识别准确率提高到 98.7%。
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对假新闻的识别...
可以帮助创建系统来学习和执行多种操作 (Ahmed 等人，2021)。通常，机器学习用于各种预测或检测欺诈。机器学习算法用于变化，必须使用数据集进行训练。训练结果的模型可用于对假新闻进行分类或检测。为了检测假新闻，一些研究人员创建了算法或系统，根据新闻文章、博客和社交媒体中包含的内容、文本和语言风格来检测假新闻。根据作者或作者使用语言的方式识别和分类假新闻。 (Torabi Asr & Taboada, 2019) 发现假新闻经常使用与丑闻、死亡和恐怖有关的词语。此外，误导性新闻中的许多语言风格都是故意夸大或过于戏剧化的，第二人称代词的使用与假新闻直接相关 (Hancock 等人，2007；Rashkin 等人，2017)。利用AI技术克服虚假新闻的频繁和快速出现。
使用 KFCM 和 SVM 进行 MRI 脑肿瘤早期检测、分类和性能评估 Gangadhara Reddy P. 研究学者，EC 系
摘要——肿瘤感染的大脑是一种可怕的疾病。它是大脑中因细胞发育不规则而形成的区域。使用 MRI 成像方法识别和分类受感染的大脑区域可能具有挑战性。使用各种成像方法可以得到人脑解剖图像。使用标准图像处理方法很难检测到奇怪的大脑结构。MRI 可以区分并解释人类的神经系统设计。本研究提出了一种检测脑肿瘤的分析方法。因此，脑肿瘤早期诊断技术对于降低死亡率至关重要。我们提出了一种计算机辅助放射学系统，该系统将从 MRI 数据分析脑肿瘤以进行诊断。我们构建了一个模型，该模型使用 FCM 和 Kernel FCM 对 MRI 图像进行分割，使用 DWT 提取特征，使用 SVM 网络对肿瘤进行分类。关键词——MRI、分割、FCM、KFCM、DWT、SVM。介绍在人体中，大脑是控制认知、记忆、视觉和呼吸的主要处理器官。数以百万计的细胞堆积在坚硬的颅骨中，以保护大脑免受外力的伤害。脑干是这个重要器官的起源。因此，大脑中的任何异常都可能危及人类健康。脑肿瘤是这些疾病中最严重的。脑肿瘤的治疗方法取决于其位置、大小和种类。脑肿瘤最常见的治疗方法是手术，它没有神经系统副作用 [1]。有几种方法可用于诊断脑肿瘤，包括计算机断层扫描 (CT) 扫描、磁共振成像 (MRI) 和脑电图 (EEG)
基于 DT-CWT 和 SVM 分类器的癫痫脑电信号分类 S.Deivasigamani*、G.Narmadha** C.Senthilpari***、Wong Hin Yong*** 和 PKRa
头痛、中风和阿尔茨海默病是人类大脑中的主要问题。在这种疾病中，癫痫是另一种大脑疾病，在人口大国中偶然发生。癫痫是一种影响儿童和成年人的常见神经系统疾病。早期诊断和治疗与降低患病率和死亡率有关。尤其是如果已经确认了癫痫的类型并开始适当的治疗。脑电图仍然是最高质量的诊断方法。脑电图传感器获取的信号是非直接的，其趋势复杂。因此，识别和分离获取的脑电图信号中的瞬间变化是一个非常复杂的过程（Karthik 等人，2020 年）。阴极安装在人头皮上，脑电图信号通过各种通道捕获。从癫痫发作区域捕获的信号称为局灶性脑电图信号，从癫痫发作区域的另一部分捕获的信号称为非局灶性脑电图信号。因此，有必要提出一种自动识别和表征局灶性和非局灶性脑电图信号的系统，以继续癫痫治疗和进一步治疗。癫痫发作会导致大脑区域出现异常功能，这些功能是从大脑中捕获的，局灶性和非局灶性的识别是
在 IBM 量子处理器上使用 QSVM 进行乳腺癌检测的演示
支持向量机 (SVM) 是最流行的机器学习 (ML) 方法之一，由于其在从复杂乳腺癌数据集中检测关键特征方面具有独特优势，被广泛用作乳腺癌检测的首选方法。量子支持向量机 (QSVM) 利用量子力学的力量，以理论上的加速优势提高经典支持向量机 (SVM) 算法的性能。然而，它仍然存在噪声中型量子计算 (NISQ) 中的大误差问题和硬件限制。因此，我们提出了一种具有测量误差缓解功能的量子核估计方法，并首先在 IBM 量子处理器上使用威斯康星乳腺癌数据库对其进行测试。实验结果表明，与最先进的模型相比，我们可以在解决此类二元分类问题的准确率上实现显着的性能提升，这表明未来设计和实现具有量子优势的机器学习算法具有巨大的潜力。