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World File Search System合奏
关于合奏学习方法的评论-IJRPR
机器学习方法是集合学习，其中许多分类器被用于预测单个输出。它也称为多分类器系统。为了胜过其他机器学习算法，Ensemble Learne结合了用于机器学习的Multiple算法，以根据从数据和各种投票过程中推断出数据和结果的属性提供弱预测性结果。合奏学习涉及将多个单个模型的预测结合在一起，以做出最终的预测或决策。合奏分类器比许多情况下的单个分类器更准确。合奏学习的概念可以与实际生活环境相匹配。在做出关键决定时，而不是仅仅依靠一种意见时，就会考虑多个专家。在许多情况下，合奏被证明比每个分类器都更精确，但是，整合模型永远不会成功。具有提高准确性的分类器与可行性构成最佳集合的不同之处。如果每个分类器都会产生不同的错误，则总误差将减少。
通过合奏机器学习预测肥料...
印度的农业景观正在与先进技术的整合以提高生产力和可持续性的整合经历。认识到土壤健康在农业结果中的关键作用，该研究利用先进的算法来分析和解释土壤养分数据，从而为农民提供准确，及时的建议，以供最佳施肥。该方法涉及利用最先进的传感技术收集来自各个地区的综合土壤养分信息。通过应用ML模型建立了土壤养分水平与作物性能之间的关系，其中包括回归和分类方法。本研究的目的是创建一个能够基于特定土壤特征，农作物类型和区域变化的肥料预测模型。这项研究的预期好处包括改善资源利用率，提高农作物的产量以及通过靶向肥料的靶向施用来减少环境影响。通过为农民提供针对其特定土壤条件的精确建议，这种方法旨在为印度背景下的可持续农业实践，经济效率和整体粮食安全做出贡献。本文通过引入数据驱动的决策过程来强调机器学习应用程序在革新传统农业实践中的潜力。
计划合奏技术系统
o渐变M系列微型传剂和配件。合奏技术与enphase M215和M250微型逆变器兼容，使改造升级变得简单。注意：集合升级仅与M215和M250串联微型逆变器兼容。不支持其他遗产微型发电机。o要衡量特使。这是一个通信网关，可以与M-系列逆变器，encharge电池和ENPOWER智能开关进行通信。它收集系统性能信息，并通过Internet传输该信息，以使Enphase的启发云。对于每个具有M系列微型逆变器的合奏系统，都需要一个代使计量。注意：传统特使/EMU SKU（Env-1220-01或Env-1220-02，IEMU-03或IEMU-01或IEMU02）将无法与整体系统一起使用。您必须在整体安装过程中用Envoy-s替换这些旧的SKU。
合奏深度学习和机器学习
摘要：整体深度学习和机器学习的融合已成为应对医疗保健，金融和自治系统等各种领域的复杂挑战的关键策略。合奏方法结合了多个模型的优势，以提高预测准确性，鲁棒性和概括性而闻名。本文调查了集合技术的应用，强调了它们在改善医学成像中诊断精度，推进金融服务中的欺诈检测机制以及在自动驾驶汽车中的决策中的作用。整体方法（包括堆叠，增强和包装）的最新进步已显示在各种情况下都超过单个模型。但是，合奏学习提供的机会，例如高计算需求，模型可解释性问题以及过度拟合的潜力。本研究探讨了解决这些挑战的方法，包括创建更有效的算法以及合并可解释的AI（XAI）框架以增强透明度和用户信任。此外，我们讨论了量子计算和联合学习对集合技术发展的尖端技术的未来影响。集成深度学习和机器学习的未来将由大数据的扩散，计算硬件的进步以及对实时可扩展解决方案的需求来塑造。本文对当前的集合学习状态进行了广泛的审查，确定了重大挑战，并建议未来的研究方向充分利用这些技术在解决现实世界中问题方面的潜力。
使用机器学习合奏模型
马来西亚国家健康和发病率调查显示，五分之一的马来西亚成年人被诊断出患有糖尿病。它存在于不同年龄段的人群中，尤其是在年轻人中发现的，因为只能在某些需要特殊设备的地方进行测试。必须开发能够产生高精度预测的工具。这项研究经过了选择一个辅助数据集的选择，该数据集包含17个属性，没有无关的数据和缺失值，并将其作为基本算法模型，支持向量机（SVM）以及机器学习知识开发的集合模型。使用SelectKest为每个模型选择了数据集中的前五个最受影响的功能，以在数据集上进行训练和测试，并实现了更高的准确性预测结果。比较了三个模型的预测，并在集合模型中合并了Adaboost和SVM的结果。开发了糖尿病预测原型，以比较使用观察到的数据集比较三种方法的准确性。这项研究得出结论，整体模型给出了糖尿病预测的最高精度，并且可能被认为是糖尿病预测工具中最合适的方法。
使用先进的机器学习和合奏方法
摘要 - 这项研究采用一系列机器学习模型来预测摩洛哥的原油价格，包括线性回归，随机森林，支持向量回归（SVR），XGBoost，Arima，先知，先知和梯度提升。在其中，SVR以1.414的RMSE证明了最高精度。此外，评估了Arima和先知模型，分别产生2.46和1.41的RMS。合并模型结合了所有单个模型的预测，其RMSE为2.144，表明性能稳健。2024-2027的预测显示，原油价格的趋势上涨，SVR模型预测2027年的MAD 21.91，而整体模型预测14.47 MAD。这些发现强调了集合学习和先进的机器学习技术在产生可靠的经济预测中的有效性，为能源领域的利益相关者提供了宝贵的见解。
分子气相构象合奏
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-hc8jv-v3 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-7981-5162不通过chemrxiv peer-review dectect content。 许可证：CC由4.0https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-hc8jv-v3 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-7981-5162不通过chemrxiv peer-review dectect content。许可证：CC由4.0
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。
使用MEL Spectrogram图像和合奏建模
如今，许多可怕的疾病是由蚊子以及其他类型的感染引起的。蚊子也被称为无声喂食器。由于这种能力，蚊子会利用增加其传播疾病的能力。许多威胁生命的疾病，例如疟疾，登革热，寨卡病毒，黄热病和基孔肯雅亚是由这些蚊子引起的。这些疾病是由病毒，寄生虫和细菌病原体通过各种载体（例如埃及伊蚊）和库勒克斯（Culex）引起的。由于全球案件的迅速增加，因此有必要部署智能机器自动化模型来减少感染的传播。本研究中使用的方法检测到负责传播这些疾病的不同类型的蚊子。控制感染传播的关键是根据其翅膀的拍子检测蚊子的类型。本研究中使用了与不同来源收集的与蚊子翼节相关的声音录音。这些录音是根据蚊子物种通过最大合并和卷积模型来划分的。整个工作在三个部分下进行了框架：识别记录的声音音频文件以获取MEL频谱图像，使用合并和卷积方法提取特征，并使用合奏方法使用分类器，例如随机森林，支持向量机（SVM）和决策树来识别蚊子类型。频率波用于在预处理阶段将音频记录转换为频谱图。频谱图滤波器用于消除频谱图像中的噪声。使用合并和卷积方法获得矢量值。然后将本工作中使用的分类器中的值馈入集合方法，以根据其机翼节拍识别蚊子类型。基于最终结果和观察结果，SVM分类器的精度最高，与其他分类器相比，伊迪斯型白emopictus型为95.05％。