XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System回归的
Tiktok运动中社会影响理论的见解使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
机器学习（ML）正在通过简化健康保险费的预测来重塑医疗保险，从而使保险公司可以为消费者提供更多个性化和高效的服务。本文介绍了一种基于回归的新型模型，旨在根据个人特征准确预测健康保险成本，从而弥合保险公司与保单持有人之间的差距。利用人工神经网络（ANN），该模型考虑了关键因素，包括年龄，性别，体重指数，受抚养人的数量，吸烟状况和地理位置，以更精确地预测高级成本。我们的方法证明了对传统方法的进步，在实验试验中实现了92.72％的预测准确性。这种高性能强调了该模型提供量身定制的高级估计的能力，从而通过提供公平和数据驱动的定价来提高客户满意度。这项研究进一步通过关键绩效指标来评估模型的功效，确认其稳健性和实用性适用于旨在采用ML进行个性化医疗保险的保险公司。拟议的模型有助于数字健康保险领域，为当今技术驱动的医疗保健景观中的保险公司和消费者提供了可扩展且数据丰富的方法。
GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感
对于某些可区分的函数h：r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值，比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题（Beaumont和Haziza 2022）。我们进一步假设n很大，每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下，研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如，MA，Mahoney和Yu（2015）； Ma等。（2022）引入了大数据回归的杠杆采样，随后启发了逻辑回归的类似发展（Wang，Zhu，Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019）广义线性模型（AI等人。2021b; Yu等。2022）和分位回归（Ai等人2021a; Wang，Peng和Zhao 2021）。同样，Dai，Song和Wang（2022）开发了
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
人工智能预测重症监护病房死亡率并与逻辑回归系统进行比较
目的：探索基于梯度提升决策树的人工智能方法，用于预测重症监护病房的全因死亡率，并将其性能与文献中最近的逻辑回归系统以及在同一平台上构建的逻辑回归模型进行比较。方法：使用重症监护医学信息集市数据库训练和测试梯度提升决策树模型和逻辑回归模型。在重症监护病房 5 小时内收集的成年患者 1 小时分辨率生理测量值包括八个常规临床参数。该研究探讨了模型如何学习对患者进行分类，以预测 12 小时内重症监护病房的死亡率或存活率。使用准确度统计数据和接收者操作特征曲线下面积来评估性能。结果：梯度提升树的接收者操作特征曲线下面积为 0.89，而逻辑回归的曲线下面积为 0.806。梯度提升树的准确度为 0.814，而逻辑回归的准确度为 0.782。梯度提升树的诊断比值为 17.823，而逻辑回归的诊断比值为 9.254。梯度提升树的 Cohen's kappa、F 测量值、Matthews 相关系数和显著性更高。结论：梯度提升树的判别能力非常出色。在重症监护病房死亡率预测方面，梯度提升树的表现优于逻辑回归。在所研究的不平衡数据集中，梯度提升树的高诊断比值和显著性值非常重要。
健康和疾病中的微生物群：
作为他关于角色继承的研究的一部分，加尔顿收集了928名成年子女及其205个父母（男性和女性）的法规。 检查父母和孩子的身高，注意到两个变量之间的关系：最高的父母是，最高的孩子是，反之亦然。 从父母（“父母中间的身材”）的平均身材中发现，平均水平的最高子女的父母甚至比父母更高，而最低的孩子比普通父母的父母更低。 这种现象将回归的名称称为平均值。作为他关于角色继承的研究的一部分，加尔顿收集了928名成年子女及其205个父母（男性和女性）的法规。检查父母和孩子的身高，注意到两个变量之间的关系：最高的父母是，最高的孩子是，反之亦然。从父母（“父母中间的身材”）的平均身材中发现，平均水平的最高子女的父母甚至比父母更高，而最低的孩子比普通父母的父母更低。这种现象将回归的名称称为平均值。
CAS 特伦查德勋爵纪念演讲 - RUSI 2024 年 11 月 11 日
在这五年里，很多事情都发生了变化：除了我的工作岗位发生变化之外，我们还经历了全球疫情、从阿富汗撤军、巨大的通胀压力、新君主、几位新总理和新总统、欧洲持续不断的血腥战争，也许最重要的是，大国竞争回归的进一步明确证据。
使用单次脑电图周期图进行基于视觉刺激的反应时间估计的深度神经网络
摘要：多路复用深度神经网络 (DNN) 已经产生了高性能预测模型，这些模型在解码以脑电图 (EEG) 信号形式广泛收集的脑电波方面越来越受欢迎。在本文中，据我们所知，我们介绍了一种基于 DNN 的通用方法，该方法使用 48 名参与者的视觉刺激反应实验中单次试验 EEG 的周期图表示来估计反应时间 (RT)。我们设计了一个全连接神经网络 (FCNN) 和一个卷积神经网络 (CNN) 来预测和分类每次试验的 RT。虽然深度神经网络因分类应用而广为人知，但我们通过将 FCNN/CNN 与随机森林模型级联，设计了一个基于回归的稳健估计器来预测 RT。使用 FCNN 模型，二分类和三类分类的准确率分别为 93% 和 76%，使用 CNN 后准确率进一步提高（分别为 94% 和 78%）。基于回归的方法预测了 RT，FCNN 和 CNN 的相关系数 (CC) 分别为 0.78 和 0.80。进一步研究发现，左中叶以及顶叶和枕叶对于预测 RT 至关重要，在 theta 和 alpha 频带中有显著活动。
深度学习技术可改善脑脑图信号的术中意识检测
摘要 - 每年，数以百万计的患者在手术过程中恢复意识，并可能患有创伤后疾病。我们最近表明，可以使用脑电图（EEG）信号的中位神经刺激过程中的运动活动检测来提醒医务人员，患者正在醒来并试图在全身麻醉下移动[1]，[2]。在这项工作中，我们测量了直接训练对过滤的EEG数据进行训练的多种深度学习模型（EEGNET，深卷积网络和浅卷积网络）的运动图像的准确性和假阳性。我们将它们与有效的非深度方法进行了比较，即基于常见空间模式的线性判别分析，即应用于协方差矩阵的Riemannian Mean Mean Algorithm的最小距离，基于逻辑回归的逻辑回归，这是基于逻辑回归的，这是对协方差矩阵（TSS+LR）的较相关的空间投影。与其他分类器相比，EEGNET显着提高了分类性能的显着提高（p-值<0.01）；此外，它的表现优于最佳的非深度clas-sifier（TS+LR），其精度为7.2％。这种方法有望改善全身麻醉期间术中意识检测。