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可以使用称为Muscle的工具（按日志预期进行多个序列比较）进行比较。灰色区域表明与整体共识匹配，而彩色条/字母显示各个序列不同的地方。可以修剪多个序列比对，然后可以使系统发育树可视化无脊椎动物之间的关系。可用两种类型的系统发育树：邻居加入（NJ）和最大似然（ML）。两者都是外群（即数据集中的无脊椎动物物种与所研究的无脊椎动物物种）被选为确定树的根和分支放置在何处的参考点。
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机器学习[R17A0534]讲义
单元I：机器学习介绍，学习模型，几何模型，概率模型，逻辑模型，分组和分级，设计学习系统，学习类型，学习，监督，无监督，增强，观点和问题，版本空间，PAC学习，PAC学习，VC尺寸。单元II：有监督和无监督的学习决策树：ID3，分类和回归树，回归：线性回归，多线性回归，逻辑回归，神经网络：简介，感知，多层感知，支持向量机：线性和非线性，线性和非线性，内核功能，K最近的邻居。聚类简介，K-均值聚类，K-Mode聚类。单元III：合奏和概率学习模型组合方案，投票，错误纠正输出代码，包装：随机林木，增强：Adaboost：堆叠，堆叠。高斯混合模型 - 期望 - 最大化（EM）算法，信息标准，最近的邻居方法 - 最近的邻居平滑，有效的距离计算：KD -Tree，距离测量。第四单元：加强学习和评估假设的介绍，学习任务，Q学习，非确定性奖励和行动，时间差异学习，与动态编程的关系，主动的加强学习，在增强学习中的概括。动机，抽样理论的基础：误差估计和估计二项式比例，二项式分布，估计器，偏见和差异单位V：遗传算法：动机，遗传算法：代表假设，遗传操作员，遗传操作员，适应性和选择，示例性的探索，遗传探索，遗传学探索，遗传学的探索，模型：效果，并行化遗传算法。
二手车价格的机器学习算法的比较分析
4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。 这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。 该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。 准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。 本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。 我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。 K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。 另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。 这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。 我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。 因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。 结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。 关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。简介汽车行业在过去十年中经历了令人震惊的改善，仅2021年就在超过7000万辆旅行车的时代就在整个圈子中遍布。这种激增导致了新的汽车市场，但也导致了增长，但还引起了充满活力和不断扩大的助手促进使用的汽车。随着使用的汽车促进蓬勃发展，准确地预期车辆成本已成为对买家和商人感兴趣的重要地方。一般而言，车辆提取的欲望取决于直接的后滑动模型，尽管坐标，但经常为捕获评估数据时的复杂的非线性关联特征。这些模型以善意为基础的模型以及与复杂和宽的数据集相关联时，按照行驶里程，年龄和状况的基本亮点（例如里程，年龄和状况）进行了基本亮点。随后很长时间以来，该领域已经朝着应用机器学习策略的应用迈出了至关重要的举动，这可以通过使用非线性计划和更合适的大规模数据来进行大修的准确性。在这些方法中，k-near最邻居的计算和增强矢量机后滑动已经积累了值得注意的思想。knn毫无轻松和增强性，根据数据中心的区域预测了车辆成本，而SVM专注于识别完美的超平面，最能将数据最佳分为不同的类别，随后通过照顾非线性关联来推进数字的执行。以下是使用的变量：这项研究探讨了K-Nearest邻居的比较执行，并支持向量机器预测使用的汽车成本。利用来自Kaggle商店的信息，我们评估了这些模型在不同的准备和测试方案下的精确性。我们的发现表明，尽管这两种模型都表现出了有希望的出现，但SVM表明了与KNN相比的精确性略有优势。此询问的观点是为了促进汽车部门内有先见之明的建模的持续讨论，强调了进步的机器学习方法的好处，以提高所使用的汽车成本估算的精度。
点对点电力交易 - 创新格局简介
例如，虽然产消者可以使用屋顶太阳能发电厂为电动汽车充电，但产消者的邻居会从远处的集中发电厂获得电力来为电动汽车充电。但是，如果车辆从附近的太阳能发电厂充电，则安装太阳能装置的产消者将获得注入电网的电力的“回购率”。然而，这并没有考虑到这种分布式发电为网络带来的传输损耗和拥塞减少。大约 41.1% 的典型电力成本用于管理和维护将发电机的电力输送到客户场所的电线杆和电线（Auroraenergy，2020 年）。这些成本的一部分可以在 P2P 模式下节省。
人工智能与 SEO 重塑
Tejaswi Suresh 摘要：- 接下来讨论了搜索引擎优化 (SEO) 如何从使用 AI 中受益。分类器和统计模型、模糊逻辑和进化计算是人工智能的三种主要方法。使用这个框架，作者搜索讨论 AI 在搜索引擎优化中使用各种方式的学术文章。支持向量机和 K-最近邻算法的应用是获得的众多原型之一。其他示例是 Polidoxa 和模糊推理系统。商业程序包括 SPSS Clementine SearchDex Hyperloop。搜索引擎和 SEO 公司坚持算法保密，限制了他们的调查范围。关键词：- 算法、搜索引擎优化、人工智能。
酒精和 COVID-19：你需要知道的事
酒精与暴力（包括亲密伴侣暴力）密切相关。男性是大多数针对女性的暴力行为的实施者，而饮酒又加剧了暴力行为的发生，而遭受暴力的女性则可能会增加饮酒量，作为一种应对机制。如果您是暴力受害者，并与施暴者一起被隔离在家中，您需要制定安全计划，以防情况升级。这包括在您需要立即离开家时可以去邻居、朋友、亲戚或庇护所。尝试联系支持您的家庭成员和/或朋友，并寻求热线或当地幸存者服务的支持。如果您处于隔离状态并需要立即离开家，请拨打当地支持热线并联系您信任的人。