XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System决策树
使用数据挖掘对航空事故进行分类...
全球长途旅行的交通工具。随着技术的发展，这种交通方式取得了长足的进步。除了技术发展之外，由于其快速安全的交通，客运量也在逐渐增加。相比之下，飞机事故的死亡率相当高，一次事故就会有数百人死亡。本研究旨在对几起飞机事故进行分类，以找出关键因素及其对事故的总体影响。在本研究中，收集了自 2000 年以来全球范围内与上述事故相关的适当数据，然后使用顺序最小优化、决策树 (J48) 和朴素贝叶斯进行分析。结果表明，决策树算法为研究提供了最准确的结果。最后，对每个阶段都提出了适当的意见，以减少事故。如果考虑到这些评估，航空运输将更加可靠，从而将人员伤亡降至最低。
使用机器学习方法预测脑卒中
印度马哈拉施特拉邦浦那工程学院摘要 - 中风是一种通过撕裂大脑血管而造成损害的疾病。当大脑中的血液和各种营养物质停止流动时，也可能发生中风。根据世界卫生组织 (WHO) 的说法，中风是世界上导致死亡和残疾的主要原因之一。大多数工作都是关于心脏病发作的预测，但很少有工作显示脑中风的风险。因此，人工智能模型被用来预测脑中风的风险。该项目旨在确定患者中风风险的熟悉程度及其决定因素。该研究考虑了许多因素，并使用逻辑回归、决策树分类、随机森林分类、KNN 和 SVM 等 ML 算法进行准确预测。索引术语 - 机器学习；逻辑回归；决策树分类；随机森林分类；k-最近邻；支持向量机。
利用多物种基因组快速鉴定细菌杆状形态的关键基因
图1 五种机器学习算法在训练集上的预测结果注：SVM：支持向量机算法，CTree：条件推理树算法，Decision_tree：决策树算法，Naive_Bayes：朴素贝叶斯算法，Random_Forest：
金融计算情报
人工智能决策支持系统始终是一个流行的话题，在复杂环境中不确定性下运行时，为人提供了优化的决策建议。我们讨论的特定重点是比较投资领域中人工智能决策支持系统的不同方法 - 投资决策的目的是选择满足投资者目标的最佳投资组合，或者换句话说，以最大限度地在投资者给出的限制下获得投资回报。在本研究中，我们应用了几种人工智能系统，例如影响图（贝叶斯网络的一种特殊类型），决策树和神经网络，以获取实验比较分析，以帮助用户智能选择最佳的投资组合。1。引言与许多其他领域一样，投资领域是一个动态变化，随机和不可预测的环境。以股票市场为例；投资组合经理或个人投资者可以选择超过两千股股票。这提出了过滤所有这些股票以找到值得投资的问题。也有大量的信息在某种程度上影响市场。对于这些问题，人工智能决策支持系统始终是解决方案。决策支持系统为投资者提供了在时间限制下提供最佳决策支持。为此，我们使用影响图，决策树和神经网络来咨询用户建立自己的非常成功的投资组合。纸张的结构如下。在第2节中，我们介绍了一些有关投资组合管理的投资决策结构的相关作品。在第3和第4节中，我们描述了影响图，决策树和神经网络的框架。在第5节中，我们指定了我们的实验设置。在第6节中，我们显示我们的
使用机器学习技术的假新闻检测
摘要 - 社交媒体中的人们传播了许多信息，以更新其状态并与他人分享关键新闻。但是，这些平台中的大多数并未迅速验证个人或其帖子，人们无法手动识别假新闻。因此，需要一个能够检测假新闻的自动化系统。这项研究提出了使用四种机器学习算法构建模型。实验中采用的数据集是两个数据集的综合，其中包含几乎相等数量的有关政治的真实和虚假新闻文章。预处理阶段首先要通过删除标点符号，令牌化，特殊字符，白色空间，冗余单词消除，数字和英文字母，然后启动并停止数据离散化。然后，我们分析了收集到的数据，其中80％的数据最初用于训练每个模型。之后，应用四种明显的分类算法。使用新闻文章中的虚假新闻，诸如逻辑回归，决策树，随机森林和梯度提升分类器之类的方法。使用其余20％的数据评估了受过训练的分类器的精度。结果表明，决策树模型的最佳精度为99.60％，梯度提升为99.55％。此外，随机森林显示99.10％，逻辑回归98.99％。此外，我们还探索了根据混乱矩阵的结果获得最高精度，回忆，F1得分的最佳模型。索引术语 - 社会媒体，虚假新闻检测，机器学习，分类器，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升。
![机器学习的数字笔记 [R22A6602]](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4ac19c3a1bf04ba74a44507dd8c7709cf5f8c9a0.webp)
机器学习的数字笔记 [R22A6602]
索引 序号 标题 页码 UNIT-I 1 机器学习简介 1 2 特征选择 7 3 特征规范化 13 4 降维 15 5 UNIT-II 6 回归模型 21 7 梯度下降 23 8 性能指标 25 9 决策树 26
基于机器学习模型的Web应用程序，以预测糖尿病血糖
在决策树合奏中提升倾向于提高准确性，而覆盖范围较小的风险很小。在Azure机器学习中，增强的决策树使用MART梯度增强算法的有效实现。梯度提升是用于回归问题的机器学习技术。它使用预定义的损耗函数以逐步构建每个回归树，以测量每个步骤中的错误并在下一个步骤中纠正它。因此，预测模型实际上是弱预测模型的集合。在回归问题中，以逐步的方式增强一系列树，然后使用任意可区分的损失函数选择最佳树[27]。像随机森林一样，它使用了许多较小，较弱的模型，并将它们融合到最终的总结预测中。但是，
使用机器学习优化糖尿病分类...
方差和 Fisher 判别比。研究人员随后结合了十种不同的分类器，包括线性判别分析、二次判别分析、普通贝叶斯、高斯过程分类、支持向量机、人工神经网络、AdaBoost、逻辑回归、决策树、
基于人工智能的经济评估...
结果：共纳入 21 项研究。最常见的 AI 干预类型是自动图像分析 (9/21, 43%)，主要用于普通医学和肿瘤学的筛查或诊断。几乎所有研究都是从医疗保健系统或付款人的角度进行的成本效益分析 (10/21, 48%) 或成本效益分析 (8/21, 38%)。16/21 (76%) 项研究使用了决策分析模型，主要是马尔可夫模型和决策树。三项 (3/16, 19%) 使用短期决策树，然后是长期马尔可夫组件。十三项研究 (13/21, 62%) 报告称 AI 干预具有成本效益或占主导地位。限制往往源于输入数据、作者利益冲突以及缺乏透明报告，尤其是关于干预的人工智能性质。
使用机器学习谷物的作物产量预测
农业是印度金融福祉的主要贡献者。但是，人口增长和气候变化等挑战会影响作物产量。机器学习对于作物预测和决策至关重要，根据我们的分析，有助于选择农作物并优化农作物实践，最常用的特征是湿度，温度，土壤类型，降雨，降雨，pH，面积，生产和应用算法是决策树，决策树，支持矢量机（SVM），随机森林和梯度培养。此预测有助于根据天气条件确定最佳的谷物作物。近年来，农民面临着降雨量降低和土壤质量差的问题，导致农作物失败。cision养殖有助于使作物管理适应不断变化的环境条件，从而使智能耕作发展。该研究旨在帮助人们种植高产谷物作物，计划其活动，并找到解决农业挑战的解决方案。