XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交叉验证
与婴儿痉挛相关的块茎位置映射到公共大脑网络
目的：大约50％的结节性硬化症患者会出现婴儿痉挛，这是一种突然的发作癫痫综合征，与不良的神经系统结局有关。增加的块茎负担赋予了婴儿痉挛的风险升高，但尚不清楚某些块茎的位置是否比其他地方赋予更高的风险。在这里，我们测试块茎位置和连通性是否与婴儿痉挛有关。方法：我们从123名患有（n = 74）的儿童和没有（n = 49）的婴儿痉挛的儿童中分割了块茎，该裂隙是来自研究的观察群。我们使用VoxelWise病变症状图来测试痉挛与块茎位置之间的关联。然后，我们使用病变网络映射来测试痉挛与块茎位置之间的连通性之间的关联。最后，我们测试了与逻辑回归和交叉验证以及统计调解的识别关联的可区分性。结果：与婴儿痉挛相关的块茎位置是异质的，并且没有一个位置与痉挛显着相关。但是，> 95％与痉挛相关的块茎位置在功能上连接到Globi Pallidi和小脑vermis。与没有痉挛的患者中的块茎相比，这些连接是特定的。逻辑回归发现，Globus Pallidus连接性是痉挛的预测指标（优势比[OR] = 1.96，95％的置置间隔[CI] = 1.10 - 3.50，P = 0.02）（tuber = 1.65，95％CI = 0.90 - 3.0 –3.04，P = 0.04，P = 0.04，P = 0.04，P = 0.04，P = 0.02），cu = 0.90，cu = 0.73 （±0.1）在重复交叉验证期间。解释：块茎位置与双边环球pallidi之间的连通性与婴儿痉挛有关。我们的发现对痉挛性病理生理学有所了解，并可能识别有危险的患者。Ann Neurol 2021; 89：726 - 739
机器学习（R22A6602）.pdf
课程目标： 1. 认识机器学习的基本术语和基本概念。 2. 理解监督学习模型的概念，重点关注最新进展。 3. 关联监督学习的神经网络模型概念 4. 发现机器学习的无监督学习范式 5. 理解强化学习和集成方法的概念。 UNIT-I 简介：机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习简介。深度学习。 特征选择：过滤器、包装器、嵌入式方法。 特征规范化：最小-最大规范化、z 分数规范化和常数因子规范化 降维简介：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA） UNIT-II 监督学习 - I（回归/分类） 回归模型：简单线性回归、多元线性回归。成本函数、梯度下降、性能指标：平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）R 平方误差、调整 R 平方。分类模型：决策树 - ID3、CART、朴素贝叶斯、K 最近邻（KNN）、逻辑回归、多项逻辑回归支持向量机 (SVM) - 非线性和核方法 UNIT – III 监督学习 – II（神经网络）神经网络表示 – 问题 – 感知器、激活函数、人工神经网络 (ANN)、反向传播算法。分类指标：混淆矩阵、精度、召回率、准确度、F 分数、ROC 曲线。UNIT – IV 分类中的模型验证：交叉验证 - 保留方法、K 折、分层 K 折、留一交叉验证。偏差-方差权衡、正则化、过拟合、欠拟合。集成方法：Boosting、Bagging、随机森林。UNIT – V 无监督学习：聚类-K-均值、K-模式、K-原型、高斯混合模型、期望最大化。强化学习：探索和利用权衡、非关联学习、马尔可夫决策过程、Q 学习
业务决策的定量分析：机器学习
本课程应用多个回归技术，包括线性和逻辑模型拟合，推理和诊断。降低文本采矿的应用。将强调具有大量功能的数据集的特殊适用性的方法。示例包括但不限于前后选择，套索和脊正规化。模型复杂性，偏差差异和模型验证的问题将在大型数据集的背景下进行研究。也少于分布假设的方法也被引入，包括交叉验证和非参数方法。 学生还将被介绍给文本分类和神经网络。 还包括 EDEN，历史和工业方面的数据科学，以及机器学习在会计，经济学，财务，信息系统，管理，市场，媒体和社会学等领域的特定应用。 本课程的重要部分将涵盖大型语言模型，单词嵌入，情感分析以及将其应用于大型文本库所需的所有相关定量和编程背景。 在这些讲座中，我们关注机器学习，文本挖掘和业务交集的最新论文。 学生将学习方法论背后的直觉，假设和权衡，重点是现实世界中的问题。 所有编程工作将在Python进行。 完成本课程后，学生将能够：也少于分布假设的方法也被引入，包括交叉验证和非参数方法。学生还将被介绍给文本分类和神经网络。EDEN，历史和工业方面的数据科学，以及机器学习在会计，经济学，财务，信息系统，管理，市场，媒体和社会学等领域的特定应用。本课程的重要部分将涵盖大型语言模型，单词嵌入，情感分析以及将其应用于大型文本库所需的所有相关定量和编程背景。在这些讲座中，我们关注机器学习，文本挖掘和业务交集的最新论文。学生将学习方法论背后的直觉，假设和权衡，重点是现实世界中的问题。所有编程工作将在Python进行。完成本课程后，学生将能够：
COVID-19 疫情与人工智能
医疗信息系统中的任何人工智能都必须针对个体患者提出建议和采取行动，这就需要从异构统计数据中提取和优先处理高质量的相关数据，为此需要比现在常用的更复杂、更可重复的语义注释、基于知识的设计和交叉验证方法。这些需要建立在多种专家知识表示和推理方法的经验之上，而不仅仅是纯数据驱动的机器学习。尤其重要的是识别高风险或脆弱的亚群，以避免机器学习和其他人工智能技术的偏见性误用，这些技术可能会加剧新冠肺炎大流行期间及以后的医疗保健不平等。2自然语言分析已成为从文献和大数据源（如电子健康记录、实验室测试、公共数据库等）中提取信息的重大突破。结合
分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR
描述用于统计和机器学习的元包包，其统一界面用于模型拟合，预测，绩效评估和结果的呈现。用于模型拟合和预测数值，分类或审查的事件时间结果的方法包括传统的回归模型，正则化方法，基于树的方法，支持向量机，神经网络，合奏，数据预处理，滤清，滤波，过滤和模型调音和选择和选择。提供了用于模型评估的性能指标，并且可以通过独立的测试集，拆分抽样，交叉验证或引导程序重新采样来估算。重新样本估计可以并行执行以进行更快的处理，并在模型调整和选择的情况下嵌套。建模结果可以用描述性统计数据来汇总；校准曲线；可变重要性；部分依赖图；混淆矩阵；和ROC，LIFT和其他性能曲线。
如何量化在环境中降解DNA的因素并预测有效采样设计的降解
fi g u r e 1七个步骤模块化二线线，以量化降解有机外DNA的环境因素并预测特定地点特定的理想采样持续时间（中心部分）及其所涉及的数据集。（a）步骤1-3概述了创建最终的全局模型的过程，该过程符合模型假设，（b）步骤4-7描述了生成可靠模型估计的过程，并根据A部分A中生成的最终全局模型进行了预测模型。框宽度指示涉及的定性数量；一个狭窄的框表明，每个步骤涉及的模型数量的减少，扩大了。根据模型构建数据集中的21个采样访问生成交叉验证中的折叠。粗体轮廓指示案例研究的遵循的路径。
研究论文 随机森林算法在 CancerLips 数据分类中的有效性评估
摘要：唇癌虽然较少被讨论，但仍然是肿瘤学领域的一个重大问题。早期发现和诊断对于改善患者的治疗效果至关重要。这项研究评估了 RandomForest 算法对 CancerLips 数据集进行分类的有效性，该数据集是使用 Canny 分割方法处理并使用 Hu 矩描述的唇部图像集合。使用 5 倍交叉验证方法，该算法的平均准确率约为 70.96%。结果凸显了机器学习技术（特别是 RandomForest）在辅助唇癌检测方面的潜力。然而，预处理方法和特征提取的选择在确定结果方面起着至关重要的作用。这项研究强调了进一步研究的必要性，重点是算法优化和与其他数据集或特征提取方法的比较，以提高医学成像的诊断精度。
使用机器学习技术从视野图像中进行的青光眼检测和分阶段
从119个正常和146头胶状眼睛收集了265个PD图和265个数值数据集24-2个VF图像，以训练DL模型，以将图像分为四组：正常，青光眼，早期的青光眼，中度青光眼，中度青光眼和高级Glau-coma。使用五倍的交叉验证（CV）训练PD图像的两种流行的预训练的DL模型：RESNET18和VGG16，并使用平衡的，预先提高的数据（n = 476张图像），不平衡的原始数据（n = 265）和功能提取观察到性能。使用Grad-CAM视觉ization技术进一步研究了受过训练的图像。此外，从全局指数（MD），模式标准偏差（PSD）和视野索引（VFI）训练了四个ML模型：模式标准偏差（PSD）和视野索引（VFI）。
使用Adaboost算法
早期发现黑色素瘤皮肤癌对于改善预后和挽救生命至关重要。这项研究旨在使用Adaboost算法优化黑色素瘤图像的分类。采用10,000张黑色素瘤图像的数据集，研究结合了用于图像分割的精美方法，用于特征提取的HU矩和用于分类的ADABOOST算法。5倍的交叉验证结果显示平均准确性为61.52％。虽然精度始终超过召回，表明该模型在预测积极病例时的保守性质。结果与先前的研究保持一致，强调了黑色素瘤分类的挑战。这项研究通过展示早期黑色素瘤检测中机器学习的潜力和改进领域为领域做出了贡献。未来的研究建议探索混合模型，并使数据源多样化，以增强鲁棒性和概括性。