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机器学习基础图表：概念、原理、趋势和算法

四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读，机器之心对这些图表进行了编译和拆分，分三大部分对这些内容进行了呈现，希望能帮助你进一步扩展阅读。

  • 2021-02-09
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APS高级计划与排程

aps模式、算法、用途、价值

  • 2021-04-10
  • 阅读2368
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三维重建技术综述

三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程，把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。 三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下，只需要经过点云数据的配准及融合，即可实现景物的三维重建。

  • 2021-02-26
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基于朴素贝叶斯算法的粮食霉变概率预测模型研究_邓玉睿

霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。采用朴素贝叶斯算法计算了在给定稻谷含水率、温度、储藏时间条件下稻谷发生霉变的概率,并对其进行分类预测,形成一个稻谷霉变的概率预测模型,可以应用于粮情判断中。

  • 2021-06-17
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GPFR混合模型的动态模型选择算法_赵龙波

作为一种有效的数据建模和分析工具,高斯过程混合（MGP）模型被广泛地应用于时间序列的分析与预测,并成为一种新的机器学习模型。在传统的MGP模型中,高斯过程（GP）的均值被假设为零,这给其应用带来了很大的局限性,因此人们提出了可进行均值函数学习的高斯过程函数回归（GPFR）模型及其混合模型（MGPFR）进行更为精细的数据建模。与MGP模型一样,MGPFR模型同样存在着模型选择的问题。为了解决MGPFR模型的模型选择问题,本文将同步平衡准则进行了推广,并提出了相应的模型选择和动态模型选择算法,并通过实验发现了惩罚项系数的合理区间。实验表明,这些算法在模型选择和预测上均有很好表现,并且能够有效地应用于曲线聚类。

  • 2021-05-06
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人工智能（模糊算法）

当-个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部分，不应用人工智能意义上的知识，而且能够呈现出（1）计算适应性；（2）计算容错性；（3）接近人的速度；gein.com（4）误差率与人相近，则该系统就是计算智能系统。当一个智能计算系统以非数值方式加上知识（精品）值，即成为人工智能系统。

  • 2021-04-21
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基于机器学习算法的肝硬化相关肝性脑病预测模型的构建_谈军涛

目的 构建基于机器学习算法的肝硬化相关肝性脑病预测模型。方法 采用横断面研究方法，收集2019年6月－2020年6月于重庆市7家医疗机构就诊的1498例肝硬化患者，依据是否发生肝性脑病分为肝性脑病组（n=285）与非肝性脑病组（n=1213）。随机抽取70%（1048例）患者的临床资料作为训练集构建预测模型，其余30%（450例）作为测试集进行内部验证。采用单因素logistic回归筛选输入指标，应用基于机器学习的logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost算法构建诊断预测模型，比较4种方法构建的模型对肝硬化相关肝性脑病的预测诊断价值。结果 Logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost模型均提示，凝血酶原活动度（OR=0.933，95% CI 0.921～0.946）、年龄（OR=1.045，95% CI 1.029～1.061）、全血钠（OR=0.964，95% CI 0.928～1.000）及尿素氮（OR=1.063，95% CI 1.022～1.105）是肝性脑病的重要影响因素。Logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost模型的灵敏度分别为0.843、0.904、0.759、0.892，特异度分别为0.785、0.695、0.717、0.706，AUC分别为0.875、0.883、0.767、0.847。结论 基于机器学习算法建立的肝硬化相关肝性脑病风险预测模型具有较高的诊断价值，其中Logistic回归模型和随机森林模型的诊断效能优于决策树模型和XGBoost模型。

  • 2021-04-20
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深度学习基础-经典卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。

  • 2021-02-13
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