Публикации по теме 'data-science'
Модель прогнозирования сердечных заболеваний с использованием машинного обучения
Введение
Сердечно-сосудистые заболевания остаются одной из ведущих причин смерти во всем мире, что требует активного и точного подхода к прогнозированию и профилактике. В последние годы были достигнуты значительные успехи в разработке моделей прогнозирования сердечных заболеваний с использованием достижений в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Эти модели предлагают многообещающие возможности для выявления лиц с высоким риском и обеспечения своевременного..
Работа с несбалансированными данными при обнаружении мошенничества с кредитными картами; Пошаговое руководство по Python.
“ СО СТАТИСТИКОЙ ЛЕГКО ЛГАТЬ. ТРУДНО СКАЗАТЬ ПРАВДУ БЕЗ СТАТИСТИКИ»
(Андрейс Дубкельс)
Андрей прав! Статистика может быть использована, чтобы сказать заслуживающую доверия ложь. Данные — это основа машинного обучения или статистических моделей. Что произойдет, если данные будут несбалансированными? К сожалению, модель покажет высокую точность, но машина будет склоняться к большинству классов данных!
Набор данных с дисбалансом — это набор, в котором больше наблюдений,..
Основная правда о навыках программирования в науке о данных
Сколько программирования требуется в науке о данных?
Если вы читаете эту статью, то, вероятно, вы думаете о том, чтобы заняться наукой о данных.
Хорошо, возможно, вы продвигаетесь в этой области и хотите стать специалистом по данным, аналитиком данных, инженером данных или инженером по машинному обучению.
В области науки о данных есть несколько должностей, поэтому вы определенно можете изучить ее подробнее.
Но когда вы новичок в этой области или если вы Изучаете науку о данных с..
Как далеко мы продвинулись с динамикой Ланжевена 2023, часть 4 (машинное обучение)
Байесовский эфирный FedAvg через стохастический градиент, управляемый каналом, Langevin Dynamics (arXiv)
Автор: Бонин Чжан , Дунчжу Лю , Освальдо Симеоне , Гуансю Чжу .
Аннотация: недавняя разработка масштабируемых байесовских методов вывода возродила интерес к принятию байесовского обучения в качестве альтернативы обычному частотному обучению, которое предлагает улучшенную калибровку модели посредством количественной оценки неопределенности. Недавно в качестве варианта..
От турбулентности к спокойствию
Решение Навье-Стокса спектральными методами.
В сложном балете мира природы гидродинамика играет столь же повсеместную, сколь и загадочную роль. От воздуха, наполняющего наши легкие, до рек, прорезающих долины, поток жидкостей — это явление, которое управляет как великими, так и детальными аспектами нашего существования. Тем не менее, несмотря на вездесущность, истинное понимание гидродинамики остается задачей, которая увлекала и сбивала с толку ученых на протяжении веков. Это занятие..
Множественная линейная регрессия со случайным эффектом и панельными данными (2)
Приведенное выше уравнение представляет собой матричную форму. Предполагая, что на группу приходится t интервалов, k регрессионных переменных на единицу и n единиц, размерности каждой матричной переменной в уравнении следующие.
y_i — это зависимая переменная для единицы i и вектор размера t X 1 . x_i — матрица независимых переменных величины t X k . beta_i — это матрица коэффициентов размера k X 1 , содержащая совокупность (истинное значение) значения коэффициента для k..
Лучшее использование машинного обучения на клинических данных, часть 9
Генеративное моделирование стареющего сердца с использованием изображений поперечного сечения и клинических данных (arXiv)
Автор: Mengyun Qiao , Berke Doga Basaran , Huaqi Qiu , Shuo Wang , Yi Guo , Yuanyuan Wang , Paul M. Matthews , Daniel Rueckert , Wenjia Bai .
Резюме: Сердечно-сосудистые заболевания, ведущая причина смерти во всем мире, являются возрастными заболеваниями. Понимание морфологических и функциональных изменений сердца при старении является ключевым научным..
