中医舌诊被确证!新研究:AI通过舌头诊断疾病,准确率高达98%!
研究结果显示,XGBoost算法以98.71%的准确率表现最佳(对60张舌头的异常图像进行诊断,其中58张能够准确诊断),而朴素贝叶斯算法的准确率最低,为91.43%。基于这些结果,研究者选择XGBoost算法作为成像系统的分类器,并与图形用户界面(GUI)链接,以实时预测舌色及其相关疾病。尽管这篇论文提出的基于机器学习算法的舌诊方法是非...
中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期
基于深度学习的表面缺陷检测技术是工业上的一项重要应用,而缺陷图像数据集质量对缺陷检测性能有重要影响.为解决实际工业生产过程中缺陷样本获取成本高、缺陷数据量少的痛点,提出了一种基于去噪扩散概率模型(Denoisingdiffusionprobabilisticmodel,DDPM)的缺陷图像生成方法.该方法在训练过程中加强了模型对缺陷部位和...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.使用实验数据训练机器学习...
用决策树找到你的细分目标用户
在训练过程中,我们需要将数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能。我们可以使用各种算法来训练决策树,如ID3、C4.5、CART等。训练完成后,我们需要评估模型的性能。我们可以使用准确率、召回率、F1分数等指标来评估模型的性能。如果模型的性能不佳,我们需要调整模型参数,如树的最大深度...
大模型预测问题的计算复杂度,用不同能力的LLMs协作提高推理效率
图1:研究所用的问题复杂度如何计算图2:对问题复杂度分级的决策树,例如Lamma五次都答对或Lamma及GPT3.5答对次数超过7次的是一级。之后研究者基于GPT3.5微调了一个大模型,用于根据prompt预测问题的复杂度,微调后的模型在测试集上达到了79%的准确率,相比未微调的34%有显著提升。
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构(www.e993.com)2024年9月15日。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
例如,在金融危机期间不得不接受瑞士当局救助的瑞银集团(UBS),其杠杆率仅为1.7%,在这种情况下银行会立即收到简单算法发出的危险警告。瑞银集团本来满足树中的其他两个特征,但快速节俭决策树的逻辑是,每个问题都按照其重要性独立存在,并且不能用其他线索的正值来补偿负值。这类似于人体内各系统的功能:完美的肾脏无法...
晶圆表面缺陷检测方法综述【下】
ChengKCC等分别使用机器学习算法和深度学习算法进行晶圆缺陷检测。他们使用逻辑回归、支持向量机(SVM)、自适应提升决策树(ADBT)和深度神经网络来检测晶圆缺陷。实验证明,深度神经网络的平均准确率优于上述机器学习算法,基于深度学习的晶圆检测算法具有更好的性能。根据不同的应用场景和任务需求,将深度学习模型分为分类网...
华中科大AI模型预测新冠生存率准确率90%,有助早期介入
三大关键特征的训练/测试拆分和附加验证集的模型性能,F1分数(F1-score)是算法精确率和召回率的调和平均数,最大为1,最小为0根据关于LDH,淋巴细胞和hs-CRP重要性的发现,研究人员进一步构建了简化的且可在临床上应用的决策模型,即单个决策树(singledecisiontree)。由于共有24例患者的三种主要生物标志物中...
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
f1是在训练集上的准确度;f2是对个体的尺寸(树的深度)所设置的惩罚项;α1和α2是待指定的参数。2.3.选择过程有多种方法可以选择用于创建下一代树的亲本。最常见的是以下几种:基于适应度按比例选择,或轮盘赌式选择:按适合度对群体排序,然后依次为每个个体赋予选择概率。