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MM将行为分析与机器学习相结合以预测在线学习表现：一项科学计量学回顾和实证研究
该研究提出了一种将学习行为分析与机器学习算法相结合的综合框架，以提高学生在线学习表现的预测准确性，并通过对 edX 平台上真实数据集的应用，证明了该框架相对于直接应用机器学习方法的优越性。
PDF3 months ago
使用重心修正程序的机器学习训练优化
使用莫斯科时间支持向量分类（LinearSVC）和高斯径向基函数（RBF）核的估计特征映射，证明组合机器学习算法与重心校正程序（BCP）在高维空间具有较高的计算时间和准确性。
PDF4 months ago
自动机器学习在推荐系统中的潜力
在本研究中，我们比较了来自 15 个库的 60 个 AutoML、AutoRecSys、ML 和 RecSys 算法的预测性能，发现 AutoML 和 AutoRecSys 库在模拟无经验用户的情况下表现最佳，但 RecSys 算法在平均表
PDF5 months ago
通过对抗鲁棒的量子机器学习进行无线电信号分类
通过广泛的模拟实验，我们的结果填补了在无线电信号分类中的 QAML 领域的知识空白，并揭示了在实际应用中应用 QML 方法的优点。
PDF7 months ago
机器学习在临床疾病诊断中的重要性：综述
通过分析当前文献，本研究提供了关于机器学习在疾病诊断方面的最新方法和性能指标的深入了解。
PDF8 months ago
重新路由预测服务
我们设计和开发了一个新颖的数据分析和机器学习系统，通过主动支持路由决策，以减少延误。该系统使用历史路由数据和天气数据进行预测，并采用一系列竞争算法来生成最终结果，在实验中获得了高于 90% 的平均准确性。
PDF9 months ago
智能制造系统中的时间序列分类：最新机器学习算法的实验评估
本研究旨在评估制造业和工业环境中时序分类任务的 SoTA ML 和 DL 算法的性能。实验表明，ResNet、DrCIF、InceptionTime 和 ARSENAL 是性能最好的算法，其在 22 个制造业时序分类数据集上的平均准确率超过
PDF9 months ago
云计算中基于机器学习的安全性综述
云计算正在革命性地改变 IT 资源交付给用户的方式，减少成本并简化基础设施。然而，伴随云计算的增长而来的安全风险包括可用性、完整性和机密性威胁。为了解决这些挑战，云服务提供商越来越多地使用机器学习来减少对人工干预的需求，以识别和解决安全问题
PDF10 months ago
一般粗糙集合中合格聚合的代数模型与推理偏差发现
在广义粗糙集中，将两个事物结合形成另一个事物并不简单。本研究创造了结合事物的代数模型，用于研究人类推理中的怀疑主义或悲观主义聚合以及可能性聚合，并且选择的运算受到了视角的限制。该模型还适用于研究人类推理中的歧视性 / 有害行为以及学习此类行
PDF10 months ago
GRDD: 希腊方言 NLP 数据集
此研究论文介绍了一个用于计算研究现代希腊方言的数据集，其中包括克里特岛、庇安提、北希腊和塞浦路斯希腊四种方言的原始文本数据。该数据集规模相当大，尽管存在不平衡问题，但是它是第一个针对现代希腊方言创造大规模方言资源的尝试。我们使用该数据集进行
PDFa year ago
使用平衡指数度量的增强算法
本研究中，我们将 AdaBoost ML 算法推广到最近引入的体温指数测量（TEMs），其中规范化强制执行在该测量的特定功率上而不是测量本身，我们的 $t$-AdaBoost 算法保留了 AdaBoost 的指数收敛速率，同时使速率的隐藏常
PDFa year ago
基于自编码器的雪旱指数
提出了一种基于机器学习算法的新指标 SnoDRI，通过评估雪旱事件和指数的巧合程度，用于识别和量化降雪旱灾情况，以研究影响水源的降雪融化、雪旱对降雪贮存量减少的影响、太平洋美国地区 1981 年至 2021 年再分析数据集的评估和重要变量的
PDFa year ago
利用机器学习进行肝部感染预测分析，以评估神经网络的分析性能和优化技术
ML algorithms and machine learning optimization are used to evaluate different liver illness datasets and identify the m
PDFa year ago