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...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
经典的机器学习算法包括K近邻、线性回归、朴素贝叶斯、决策树与随机森林、支持向量机和人工神经网络等,这些经典的方法在20世纪90年代就已经在高能物理领域逐步被引入和推广,时至今日仍然发挥着重要作用。其中,人工神经网络是受大脑神经元中突触、轴突等结构启发而设计的计算模型。神经网络架构在不断发展,最初是把全部神...
AI “早筛” 癌症,准确区分13种癌症,准确率98.2%,人类尽早治疗...
在所有模型中,平均准确率为98.7%,平均MCC(不受严重类别不平衡影响的性能指标)为91.9%。他们在整个训练数据上训练了一个多类XGBoost模型,该模型可以高度准确地区分13种癌症类型和正常样本,总体准确率为98.2%,总体MCC为98.0%。同时模型在独立的异构数据集上实现高精度,在独立数据集上也表现出良好的性能。
引领药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白...
①决策树②支持向量机③朴素贝叶斯④神经网络⑤卷积神经网络(3)模型的评估与验证(4)分类评估:准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC计算(5)回归评估:平均绝对误差、均方差、R2分数、可释方差分数(6)交叉验证2.sklearn工具包基本使用3.rdkit工具包的基本使用4.化合物编码方式和化合物相似...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
一项又一项的研究称该算法的准确率高达67%~95%。这些令人印象深刻的发现引起了媒体的广泛关注,世界各地的爱情实验室和婚恋机构都在宣传对于稳定关系和治疗的“科学预测”。与在线约会机构不同,这些临床研究中的算法是公开透明的,利用了诸如教育、幼儿数量、暴力、酗酒和药物滥用等特征。
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(www.e993.com)2024年9月18日。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...
鱼和熊掌不可兼得?清华团队提出高准确率的可解释分类模型
清华大学(第一作者为王建勇教授的在读博士生王焯)联合华东师范大学(张伟,2016年博士毕业于清华大学)和山东大学(刘宁,2021年博士毕业于清华大学)提出了一种基于规则表征学习的分类模型RRL。RRL同时具备类似决策树模型的高可解释性和类似随机森林和XGBoost等集成学习器的分类性能。相关论文已入选NeurIPS2021。
弘犀CRO黄又钢:小微贷款风控模型中的算法探索|CCF-GAIR 2020
在现场,黄又钢主要介绍了集成算法,降维算法、聚类算法和决策树算法。他指出,现在弘犀智能建任何模型一定是“双轨模型”,即两个算法同时进行。此外,黄又钢还解释了实操“双轨”建模中的几大过程,详细讲述了人群分类在建模中的重要性,分享了算法探索与创新方面的两个思路。以下为黄又钢演讲全文,雷锋网AI金融评论做...
一知智能算法团队:去摘遥不可及的星
算法同学在分析该场景后发现,这一场景其实非常符合决策树的逻辑,基于这一判断,我们针对AI机器人话术和客户话术分别训练了分类算法模型,在拿到这些话术标签后,依据话术标签的转换逻辑,从上至下遍历整个话术,最终自动完成话术意向等级的判断。这一算法的引入平均可节约训练师配置话术约20%的时间,同时也能大幅提升准确率。
【产麻新谭】前置胎盘产妇产后出血人工智能神经网络预测模型的...
该研究的ANN模型实现了最佳的预测性能,AUC、准确率、精确率和召回率分别为0.917(0.891-0.938)、0.851(0.799-0.875)、0.829(0.759-0.871)和0.851(0.761-0.911)。与其他六种机器学习方法中性能最好的方法相比,该研究预测模型的AUC相对提高了8.8%,准确率相对提高了9.9%,证明了研究预测模型方法具有强大的预测性能。