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通过相似性和聚类分析 16S rRNA 基因序列数据，确定诺卡菌属的参考序列
改进的线性映射算法（LM）在基于 16S rRNA 基因的序列中，通过聚类和分类算法，成功实现了对 Nocardia 属物种的鉴定和分类，同时利用机器学习方法对未定义物种的 16S rRNA 基因进行了分类，取得了较高的准确率和识别频率。
PDF3 days ago
在不可区分阈值上的精确度：一种评估分类算法的方法
当调节好算法以至于无法将被标记的猫与真实猫区分时，被标记为包含猫的随机图片实际上有多大概率含有猫？通过构建一个新的度量指标，该度量指标可以将被标记为包含猫的图片与真实含有猫的图片相区分，从而评价算法的表现。
PDF13 days ago
动力系统与机器学习之桥：工程化的常微分方程作为分类算法（EODECA）
利用工程化的常微分方程作为分类算法（EODECAs），建立在连续常微分方程的神经网络基础上，以桥接机器学习和动力系统，提高分类性能和内在可解释性。
PDF15 days ago
基于视觉的人体姿态估计的旋转矩阵增强
利用姿势估计数据结合新颖的数据增强方法，即旋转矩阵，提出了一种模型，旨在提高基于姿势估计数据的活动识别分类准确性。实验结果表明，使用 SVM 及 SGD 优化，结合旋转矩阵的数据增强技术，可以达到 96% 的准确率在五种不同体育运动的分类中
PDF2 months ago
巴西葡萄牙语假新闻检测平台 Fake News BR
在这篇论文中，我们提供了一项关于检测巴西葡萄牙语伪新闻的综合研究，专注于新闻报道类型。我们提出了一种基于机器学习的方法，利用自然语言处理技术，包括 TF-IDF 和 Word2Vec，从文本数据中提取特征。我们评估了各种分类算法（如逻辑回归
PDF2 months ago
通过多模型降维算法和分类算法的多模态融合在转移性乳腺癌预测中的应用
利用机器学习的预处理算法和分类算法，研究了检测转移性癌症的潜力，通过降低数据维度和使用 k 最近邻算法，获得了最高 71.14% 的准确率。
PDF2 months ago
基于 NLP 的消费者投诉叙述中系统异常的检测
我们开发了一种基于自然语言处理的程序，用于检测消费者投诉中的系统性非可取行为，称为系统性异常，而不是检测重大异常，对于小型和频繁的系统性异常，由于各种原因，包括技术原因和人为分析师的自然限制，算法可能会失效。因此，在分类之后的下一步，我们将
PDF3 months ago
使用 Kubernetes 集群日志自动化微服务测试失败分析
本研究旨在识别有效和高效的分类算法以自动确定 Kubernetes 容器编排系统集群日志的故障原因，结果显示，使用随机森林算法可以实现较高准确性并需要更少的计算资源。
PDF6 months ago
使用机器学习方法进行音频分类
本文应用机器学习方法，特别是监督学习，对音乐流派进行分类，通过提取音频文件特征并使用多种分类算法（如 LogisticRegression，SVC 和 DecisionTreeClassifier），将音乐分类为古典和重金属两个分类。
PDF6 months ago
MM一种改进的基于堆叠集成方法的心脏病预测
本研究建立了一个基于机器学习的诊断系统用于心脏疾病预测，使用了包括 RF、MLP、KNN、ETC、XGB、SVC、ADB、DT 和 GBM 在内的九种分类算法和八种分类器性能评估指标，并通过一个堆叠式集成方法来评估临床决策支持系统的影响。
PDF8 months ago
基于块正则化的 5×2 交叉验证 McNemar 检验：比较两种分类算法
研究比较了两种分类算法，并提出了一种基于 block-regularized 5x2 CV 的 McNemar's test，通过多次重复，减少训练集变化对错误率估计的影响，从而有效增强了统计功效。
PDF8 months ago
深度学习在脑动脉瘤病出血预测中的应用
本研究开发了三种机器学习分类算法来预测磨铜病患者出血的风险，结果表明基于 ANN 的算法具有最高的 75.7％准确率，是一种有效的预测成年磨铜病患者血肿可能性的工具。
PDF10 months ago
评估 k-NN 在带概念漂移的数据流分类中的应用
研究比较不同算法对数据流分类的表现，提出 k-Nearest Neighbors 作为一种应对 concept drift 的可靠算法，并探讨了其时间复杂度和需要调整的参数 k 和 w。通过对比实验表明，k-NN 是一种值得采用的算法，能够
PDFa year ago
一份用于政治标题目标情感分析的西班牙数据集
本文通过针对 2019 年阿根廷总统大选主要媒体发布的 1,976 个题名候选人的情感数据集，利用预训练的语言模型和最先进的分类算法，解决了特定领域新闻标题情感分析的问题，并公开了数据和模型。
PDFa year ago
电力推特情感分析
通过 Twitter 上用户表达的情感，使用 TF-IDF 方法在英国和印度的数据集上分析了电力价格的影响，并使用朴素贝叶斯，决策树，随机森林，逻辑回归四种分类算法分析其性能以及准确度、精确度等参数。
PDFa year ago
提升变压器的效率，用于多元时间序列分类
提出了一种基于模块裁剪和 Pareto 分析的方法，旨在研究模型效率与准确性及其复杂性之间的关系，以设计一种有效的网络架构来减少计算成本，实验结果在基准 MTS 数据集上验证了该方法的有效性。
PDF2 years ago
基于异常得分的不平衡数据集集成学习
提出了一种基于异常检测算法引导重采样策略并将其组合成子集的集成学习框架 $ASE$，在各种不平衡度、数据规模和数据维度下，实验表明该模型可以显著提高基分类器的性能且比其他现有方法更高效。
PDF2 years ago
选择和结合互补的特征表示和分类器进行仇恨言论检测
通过使用多个特征提取技术和不同的分类模型，该工作提出了一个分析多个特征提取和分类技术之间关系的框架，以理解它们如何相互补充，并选择一组互补技术组成强大的多分类器系统来检测仇恨言论，该系统比所有模型的组合和同质和异质选择启发式方法的组合要显着
PDF2 years ago
FIRE 2021 HASOC 子赛道概观：英语和印度－雅利安语言中的仇恨言论和攻击性内容识别
该研究论文介绍了 HASOC 子轨道，旨在为英语、印地语和马拉地语开发基准数据集，以支持在线平台的内容审核。他们解释了两种分析方法，分别为二元分类和精细分类问题，并提供分类算法的性能结果。
PDF2 years ago
MM使用自然语言处理和不同机器学习技术进行情感分析在美国航空公司 Twitter 数据上的比较研究
本文介绍了两种自然语言处理技术（词袋和 TF-IDF）以及各种机器学习分类算法（支持向量机，逻辑回归，多项式朴素贝叶斯，随机森林）来分析大型，不平衡和多类数据集上的情感分析。最佳方法使用支持向量机和逻辑回归的词袋技术提供 77％的准确性。
PDF2 years ago