中科院自动化所团队:通过信息融合识别人脑中的层次情绪区域

为了研究情绪的大脑基础,早期的研究主要使用多体素模式分析、贝叶斯分类器、脑网络等传统方法,通过不同情绪状态下大脑活动模式的差异,为特定的情绪寻找编码该情绪的脑区。然而,这些传统方法要么无法利用不同脑区之间的丰富关系,要么仅对两个脑区之间的成对关系进行建模,而忽视了多个脑区之间的相互作用和信息融合。为了...

理学院应用数学系本科生李慧一在计算机科学领域重要刊物取得新成果

论文从理论上证明了所构建的TPin-SMM属于贝叶斯分类器,具有限制误分类错误、稀疏性、鲁棒性等优良性质。这一研究不仅为机器学习领域带来了新的突破,也为实际应用提供了强有力的理论支持。徐义田教授团队合影论文第一作者李慧一是理学院2020级数学与应用数学专业的优秀本科生。在徐义田教授的悉心指导下,李慧一从大学...

贝叶斯机器学习到底是什么?看完这篇你就懂啦

这种劳动密集性模式实际上与我们的机器学习方向背道而驰,我们还是希望能使用数据,让计算机自动学习。概率机器学习我们现在尝试把“概率”一词替换“贝叶斯”。从这个角度而言,它与其它分类方法并没有区别。如果从分类考虑,大多数分类器都能够输出概率预测,比如最经典的SVM(支持变量机)。但需要指出的是,这些概率只是...

人工智能在新药研发中的应用现状与挑战

ML算法在新药研发领域被广泛用于分类和回归预测等方面，常见的ML算法包括决策树（decisiontree）、随机森林（randomforest）、支持向量机（supportvectormachine）、k-最近邻算法、朴素贝叶斯分类器等；DL算法包括深度神经网络（deepneuralnetwork，DNN）、卷积深度网络（convolutionalneuralnetwork，CNN）、循环神经网络...

不得不看的机器学习面试60题!含泪码完

问20:解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。贝叶斯公式最小化分类错误的贝叶斯最优分类器等价于最大化后验概率。基于贝叶斯公式来估计后验概率的主要困难在于,条件概率是所有属性上的联合概率,难以从有限的训练样本直接估计得到。朴素贝叶斯分类器采用了属性条件独立性假设,对于已知的类别,假设所有属性相互独立。这样,朴素...

人工智能和算法能否阻止下一个茅侃侃自杀

之后,研究团队使用高斯朴素贝叶斯分类器(GNB)在上述五个脑区的数据上训练算法区分这两类人群(www.e993.com)2024年11月9日。算法准确鉴定出17位自杀组病人中的15位,以及17位对照组健康个体中的16位,正确率达到了85%。团队又将另外21个有自杀倾向的人的数据与17个正常人的数据混合,来测试算法性能。结果表明,该算法在此数据集上可达到87%的精...

复杂环境背景下,如何对车辆实现精准识别?

最小距离分类器是一种简单而有效的分类识别方法,其原理是将被测图像特征与图像特征库进行欧式距离计算,选取最短距离作为两幅图像相似的依据。贝叶斯网络分类器是针对单传感器目标识别的一种重要方法,典型的贝叶斯网络分类器有朴素贝叶斯分类器、扩展朴素贝叶斯分类器等。