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World File Search System学习方法
机器学习方法的水力预测
摘要。确保获得安全饮用水是一个基本的公共卫生优先事项。评估水质的传统方法是劳动力密集的，需要专门的设备，这对于连续监测可能是不可行的。本研究探讨了基于各种化学特性的机器学习模型来预测浸水性。具体来说，我们在存在阶级不平衡的情况下评估了逻辑回归和随机森林模型的性能，这是环境数据集中常见的问题。为了减轻这种情况，我们应用了合成的少数群体过采样技术（SMOTE）。我们的结果表明，在应用SMOTE之前，这两种模型均对多数类（非替代水）表现出很大的偏见，其精度为69.36％，Roc-AUC的准确性为0.63。然而，Smote的应用显着提高了该模型鉴定饮用水样品的能力，尤其是对于随机森林模型，该模型的准确度为67.07％，而Roc-auc的精度为0.64。相比之下，逻辑回归模型显示了SMOTE后的性能下降，这表明需要进一步优化或替代方法。本研究强调了解决机器学习任务中类不平衡的重要性，尤其是对于水质评估等关键应用程序。我们的发现表明，随机森林模型与Smote相结合，为预测浸水性提供了强大的解决方案。这些见解可以帮助环境科学家和公共卫生官员实施更高效，更准确的水质监测系统。未来的研究应探索更广泛的模型和高级技术，以进一步提高预测准确性。
一种基于强化的基于强化的学习方法...
摘要 - 发生极端事件后，可移动能源资源（MERS）可以是恢复批评负荷以增强电力系统弹性的有效方法，当时没有其他形式的能源。由于极端事件后MER的最佳位置取决于系统操作状态（例如，每个节点处的负载，系统分支的开/关状态等。），现有的基于分析的方法和基于人群的方法必须重复整个分析和计算，当系统运行状态发生变化时。相反，尽管系统状态经过各种情况培训，但基于深度的增强学习（DRL）方法可以迅速确定最佳或接近最佳位置。使用基于Q的深度学习方法提出了MER的最佳部署以提高电力系统的弹性。如果可用，也可以使用MERS来补充其他类型的资源。极端事件后，提出的方法分为两个阶段。在第一阶段将分布网络建模为图形，而Kruskal的跨越森林搜索算法（KSFSA）用于使用双人开关来重新配置网络。在第二阶段确定MER的最佳或近乎最佳位置，以最大程度地提高临界负载恢复。一项关于33个节点分布测试系统的案例研究证明了拟议方法的MERS灾难路由方法的有效性和功效。索引术语 - 深度Q网络，分配系统，可移动能源资源，增强学习，弹性。
个性化机器学习 - 深度学习方法
• An equivalent version of this shallow model in the context of a deep model could be represented as follows: y = ReLU ( x × ω 11 + β 11 ) × ω 21 + ReLU ( x × ω 12 + β 12 ) × ω 22 = ReLU ( x × 1 + 0 ) × ω LR + ReLU ( x × − 1 + 0 ) × − ω LR = ω LR x
有效信用卡的机器学习方法...
1,2,3,4 B.Tech学生，计算机科学系，米高梅工程学院。5指南，助理。教授（Mtech。B.E. ），部门 MGM工程学院计算机科学与工程师。 摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。 本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。 通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。 它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。 这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。 关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。 简介B.E.），部门MGM工程学院计算机科学与工程师。摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。简介
关于初学者的课程机器学习方法
印地语中的机器学习方法课程，在本课程中，我们将了解用于分析和从数据中分析和提取模式的机器学习方法。主题包括有监督的学习技术，例如回归和分类，无监督的学习方法，例如群集和降低维度，以及合奏学习方法。此外，我们将探索深度学习模型，例如神经网络和卷积网络。实用的应用和动手练习将巩固对这些方法在现实环境中的理解。
用于分类的机器学习方法
电磁诱导（EMI）方法通常用于对未爆炸的军械（UXO）进行分类。用于分类的现代时间域系统是多组分，并在多个时间渠道中获取许多发射器收络对。传统上，分类是使用基于物理的反转方法完成的，在该方法中，从EMI数据估算了极化曲线。然后将这些曲线与库中的曲线进行比较，以根据某些误解来寻找匹配。在这项工作中，我们开发了一个直接从EMI数据中分类UXO的卷积神经网络（CNN）。类似于图像分割问题，我们的CNN输出了一个保留输入空间维度的分类图。我们使用使用偶极模型生成的合成数据来训练CNN，以考虑相关的UXO和混乱对象。我们使用两步工作流。首先，我们训练CNN以检测字段数据中的金属对象。从此，我们提取仅包含背景信号的数据贴片，并使用它们来生成一个新的训练数据集，并将此背景噪声添加到我们的合成数据中。第二个CNN经过这些数据训练以执行分类。我们使用Sequim Bay海洋测试地点中使用Ultratema-4系统获取的领域数据测试我们的方法。
一种全面的机器学习方法...
目的：本研究研究了数据仓库系统中机器学习（ML）的利用及其将在多大程度上改变商业智能和分析的程度。它旨在了解ML如何改进常规数据仓库系统以支持预测和预测。方法论：本研究使用文献综述以及案例分析。它讨论了使用数据仓库实施机器学习模型时可能出现的问题，例如与数据质量，可扩展性和实时处理有关的问题。该工作检查了诸如数据库内计算，特征存储和MLOP之类的集成模式。案例研究以证明在不同领域使用整合的价值。发现：将机器学习与DW系统相结合，在不同领域提供了显着优势。这种协同作用增强了分析能力，使组织在预测性和规范性分析中的缺点高于描述性分析。但是，这样的决定并不简单，因为它具有实现问题，例如数据质量问题，可伸缩性和实时处理问题。集成最佳实践包括数据库机器学习处理，功能商店和适当的MLOP实践。来自医疗保健行业，银行和金融服务，零售和制造行业的现实生活示例表明，这种整合为业务带来了运营增强，并对客户和整体组织绩效产生了积极影响。建议：这项工作提供了一个有用的框架，用于研究和构建ML在数据仓库中的集成，这是从理论角度到实际仓库的过渡。它为组织提供了实用建议，并强调了与业务目标，数据质量，体系结构，安全和培训的选择相关的集成策略。本研究还设想了未来的趋势，例如边缘计算，汽车和可解释的AI，并提供了有关如何利用这种技术互补性的指南。生成的见解可帮助决策者和从业者了解利用ML-DATA仓库集成作为当代商业环境中转向数据驱动方法的战略资产的可能性。
“机器学习方法的补充信息”
图A.1：几种预测R EFF的机器学习方法的性能比较；梯度提升（GRBR），神经网络（NENER），自适应增强（ADABR），随机森林（Randfor），支持向量机（SVR），在带有默认超级参数调整的测试集上。
态度和学习方法的文献回顾
目的：如今，在全球Covid-19大流行之后，人们对医疗保健行业及其工人的关注受到了越来越多的关注。面部掩膜生产，个人防护设备以及入院量的数量增加导致医疗废物和环境问题的急剧上升。这使研究界更加兴趣研究医护人员和学生所收到的培训和教育类型，从而有助于在工作期间实施可持续性活动。设计/方法论：我们已经对环境可持续性的医疗工作者知识和态度进行了文献综述（2010 E 2024），并审查了独立或学术的教育计划，以实施对医疗专业人士可持续性的培训。在文章检索中，我们使用了标准和非标准搜索引擎和数据库，包括PubMed，Web of Science，MedRxiv和Google Scholar。调查结果：结果表明，工人对可持续性的态度和对该问题的认识提高了对他们工作的重要影响，同时也限制了在没有组织实施的情况下参与特定实践实践的知识和能力。结论：这篇综述提供了对过去十年中几乎所有护理领域的多个学术，专业和独立教育计划的见解，以及医疗保健工人的局限性，将这些举措包括在其日常实践中，这是由于其实际意识的多个障碍。
旅游管理的机器学习方法
采矿遗产旅游（MHT）和人工智能（AI）的融合提出了变革性的范式，重塑了遗产保护，游客的参与和可持续发展。本文研究了这些领域之间的动态协同作用，探讨了AI驱动的技术如何增强采矿遗产地点的真实性，可及性和教育意义。着眼于AI对MHT的深远影响，该研究将其检查对位于印度文化丰富的帕利区的Barr Conglomerate进行了检查。采用涉及调查数据分析和神经网络建模的混合方法方法，研究工作探讨了AI应用程序，以增强访客体验，解释历史叙事，优化资源分配并减轻过度旅游的不利影响。这项研究精心浏览了AI技术的广阔景观，跨越机器学习，自然语言处理和增强现实，展示了它们在采矿遗产中丰富相遇的潜力。虽然AI承诺将革新遗产管理，但本文强调了道德考虑和文化敏感性的至关重要。平衡创新与保存，研究倡导一种包容性的方法，以尊重各种文化价值并鼓励社区参与。通过此探索，本文深入研究了人工智能的实际实施，揭示了最佳实践经验教训，并阐明了挑战和机遇。最终，这项研究工作设想了一个未来，AI赋予了采矿遗产以超越时间界限，培养以真实性，全球理解和可持续的管理共鸣的沉浸式体验。