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疾病预测算法有哪些,预测算法有哪些,机器学习有哪些算法

疾病预测算法有哪些,预测算法有哪些,机器学习有哪些算法

时间:2024-03-28 16:53:54

机器学习有哪些算法朴素贝叶斯分类器算法是最受欢迎的学习方法之一,按照相似性分类,用流行的贝叶斯概率定理来建立机器学习模型,特别是用于疾病预测和文档分类。它是基于贝叶斯概率定理的单词的内容的主观分析的简单分类。什么时候使用机器学习算法-朴素贝叶斯分类器?
  • 机器学习有哪些算法

    朴素贝叶斯分类器算法是最受欢迎的学习方法之一之一,按照相似性分类分类,用流行的贝叶斯概率定理来建立机器学习模型模型,特别是用于疾病预测和文档分类分类。 它是基于贝叶斯概率定理的单词的内容的主观分析的简单分类分类。

    什么时候使用机器学习算法 - 朴素贝叶斯分类器类器?

    (1)如果您有一个中等或大的训练数据集据集。

    (2)如果实例具有几个属性属性。

    (3)给定分类参数参数,描述实例的属性应该是条件独立的立的。

    A.朴素贝叶斯分类器的应用

    (1)情绪分析 - 用于Facebook分析表示积极或消极情绪的状态更新更新。

    (2)文档分类 - Google使用文档分类来索引文档并查找相关性分数分数,即PageRank。 PageRank机制考虑在使用文档分类技术解析和分类的数据库中标记为重要的页面页面。

    (3)朴素贝叶斯算法也用于分类关于技术技术,娱乐娱乐,体育体育,等的新闻文章文章。

    (4)电子邮件垃圾邮件过滤 - Google Mail使用NaïveBayes算法将您的电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件邮件。

    B.朴素贝叶斯分类器机器学习算法的优点

    (1)当输入变量是分类时类时,朴素贝叶斯分类器算法执行得很好很好。

    (2)当朴素贝叶斯条件独立假设成立时立时,朴素贝叶斯分类器收敛更快更快,需要相对较少的训练数据数据,而不像其他判别模型模型,如逻辑回归回归。

    (3)使用朴素贝叶斯分类器算法算法,更容易预测测试数据集的类的类。 多等级预测的好赌注赌注。

    (4)虽然它需要条件独立假设假设,但是朴素贝叶斯分类器在各种应用领域都表现出良好的性能性能。

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    数据科学图书馆在R实施朴素贝叶斯 - e1071

    3.2 K均值聚类算法

    K-means是用于聚类分析的普遍使用的无监督机器学习算法算法。 K-Means是一种非确定性和迭代的方法方法。 该算法通过预定数量的簇k对给定数据集进行操作操作。 K Means算法的输出是具有在簇之间分割的输入数据的k个簇个簇。

    例如例如,让我们考虑维基百科搜索结果的K均值聚类聚类。 维基百科上的搜索词“Jaguar”将返回包含Jaguar这个词的所有页面页面,它可以将Jaguar称为Car,Jaguar称为Mac OS版本版本,Jaguar作为动物动物。 K均值聚类算法可以应用于对描述类似概念的网页进行分组分组。 因此因此,算法将把所有谈论捷豹的网页作为一个动物分组到一个集群集群,将捷豹作为一个汽车分组到另一个集群集群,等等等等。

    A.使用K-means聚类机学习算法的优点

    (1)在球状簇的情况下况下,K-Means产生比层级聚类更紧密的簇的簇。

    (2)给定一个较小的K值,K-Means聚类计算比大量变量的层次聚类更快更快。

    B.K-Means聚类的应用

    K Means Clustering算法被大多数搜索引擎(如Yahoo,Google)用于通过相似性对网页进行聚类聚类,并识别搜索结果的“相关率”。 这有助于搜索引擎减少用户的计算时间时间。

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    3.3 支持向量机学习算法

    支持向量机是一种分类或回归问题的监督机器学习算法算法,其中数据集教导关于类的SVM,以便SVM可以对任何新数据进行分类分类。 它通过找到将训练数据集分成类的线(超平面)将数据分类到不同的类中来工作工作。 由于存在许多这样的线性超平面平面,SVM算法尝试最大化所涉及的各种类之间的距离距离,并且这被称为边际最大化大化。 如果识别出最大化类之间的距离的线的线,则增加对未看见数据良好推广的概率概率。

    A.SVM分为两类:

    线性SVM - 在线性SVM中,训练数据数据,即分类器由超平面分离分离。

    非线性SVM在非线性SVM中,不可能使用超平面来分离训练数据数据。 例如例如,用于面部检测的训练数据由作为面部的一组图像和不是面部的另一组图像(换句话说话说,除了面部之外的所有其他图像)组成组成。 在这种条件下件下,训练数据太复杂复杂,不可能找到每个特征向量的表示表示。 将面的集合与非面的集线性分离是复杂的任务任务。

    B.使用SVM的优点

    (1)SVM对训练数据提供最佳分类性能(精度)。

    (2)SVM为未来数据的正确分类提供了更高的效率效率。

    (3)SVM的最好的事情是它不对数据做任何强有力的假设假设。

    (4)它不会过度拟合数据数据。

    C.支持向量机的应用

    (1)SVM通常用于各种金融机构的股票市场预测预测。 例如例如,它可以用来比较股票相对于同一行业中其他股票的表现的相对表现表现。 股票的相对比较有助于管理基于由SVM学习算法做出的分类的投资决策决策。

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    3.4 Apriori机器学习算法

    Apriori算法是无监督机器学习算法算法,其从给定数据集生成关联规则规则。 关联规则意味着如果项目A出现出现,则项目B也以一定概率出现出现。 生成的大多数关联规则采用IF_THEN格式格式。 例如例如,如果人们买了一个iPad,他们还买了一个iPad保护套护套。 为了得到这样的结论的算法算法,它首先观察购买iPad的人购买iPad的人数人数。 这样一来一来,比例就像100个购买iPad的人一样一样,85个人还购买了一个iPad案例案例。

    A.Apriori机器学习算法的基本原理:

    如果项集合频繁出现出现,则项集合的所有子集也频繁出现出现。

    如果项集合不经常出现出现,则项集合的所有超集都不经常出现出现。

    B.先验算法的优点

    (1)它易于实现并且可以容易地并行化行化。

    (2)Apriori实现使用大项目集属性属性。

    C.Apriori算法应用

    检测不良药物反应

    Apriori算法用于关于医疗数据的关联分析分析,例如患者服用的药物药物,每个患者的特征特征,不良的不良反应患者体验体验,初始诊断等断等。该分析产生关联规则规则,其帮助识别患者特征和药物的组合 导致药物的不良副作用作用。

    市场篮子分析

    许多电子商务巨头如亚马逊使用Apriori来绘制数据洞察洞察,哪些产品可能是一起购买购买,哪些是最响应促销促销。 例如例如,零售商可能使用Apriori预测购买糖和面粉的人很可能购买鸡蛋来烘烤蛋糕蛋糕。

    自动完成应用程序

    Google自动完成是Apriori的另一个流行的应用程序程序,其中 - 当用户键入单词时词时,搜索引擎寻找人们通常在特定单词之后键入的其他相关联的单词单词。

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    3.5 线性回归机器学习算法

    线性回归算法显示了2个变量之间的关系关系,以及一个变量中的变化如何影响另一个变量变量。 该算法显示了在改变自变量时对因变量的影响影响。 自变量被称为解释变量变量,因为它们解释了因变量对因变量的影响影响。 依赖变量通常被称为感兴趣的因子或预测因子因子。

    A.线性回归机器学习算法的优点

    (1)它是最可解释的机器学习算法之一之一,使得它很容易解释给别人别人。

    (2)它易于使用使用,因为它需要最小的调谐调谐。

    (3)它是最广泛使用的机器学习技术运行快行快。

    B.线性回归算法应用

    估计销售额

    线性回归在业务中有很大的用途用途,基于趋势的销售预测预测。如果公司每月的销售额稳步增长 - 对月度销售数据的线性回归分析有助于公司预测未来几个月的销售额售额。

    风险评估

    线性回归有助于评估涉及保险或金融领域的风险风险。健康保险公司可以对每个客户的索赔数量与年龄进行线性回归分析分析。这种分析有助于保险公司发现发现,老年顾客倾向于提出更多的保险索赔索赔。这样的分析结果在重要的商业决策中起着至关重要的作用作用,并且是为了解决风险风险。

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    3.6 决策树机器学习算法

    你正在制作一个周末计划计划,去访问最好的餐馆在城里城里,因为你的父母访问访问,但你是犹豫的决定在哪家餐厅选择选择。每当你想去一家餐馆餐馆,你问你的朋友提利昂如果他认为你会喜欢一个特定的地方地方。为了回答你的问题问题,提利昂首先要找出找出,你喜欢的那种餐馆餐馆。你给他一个你去过的餐馆列表列表,告诉他你是否喜欢每个餐厅(给出一个标记的训练数据集)。当你问提利昂你是否想要一个特定的餐厅R,他问你各种问题问题,如“是”R“屋顶餐厅餐厅?”,“餐厅”R“服务意大利菜吗菜吗?”,现场音乐音乐?“,”餐厅R是否营业至午夜午夜?“等等等等。提利昂要求您提供几个信息问题问题,以最大限度地提高信息收益收益,并根据您对问卷的答案给予YES或NO回答回答。这里Tyrion是你最喜欢的餐厅偏好的决策树策树。

    决策树是一种图形表示表示,其使用分支方法来基于某些条件来例示决策的所有可能的结果结果。在决策树中树中,内部节点表示对属性的测试测试,树的每个分支表示测试的结果结果,叶节点表示特定类标签标签,即在计算所有属性之后作出的决定决定。分类规则通过从根到叶节点的路径来表示表示。

    A.决策树的类型

    (1)分类树 - 这些被视为用于基于响应变量将数据集分成不同类的默认种类的决策树策树。 这些通常在响应变量本质上是分类时使用使用。

    (2)回归树 - 当响应或目标变量是连续或数字时字时,使用回归树归树。 与分类相比相比,这些通常用于预测类型的问题问题。

    根据目标变量的类型 - 连续变量决策树和二进制变量决策树策树,决策树也可以分为两种类型类型。 它是有助于决定对于特定问题需要什么样的决策树的目标变量变量。

    B.为什么选择决策树算法算法?

    (1)这些机器学习算法有助于在不确定性下作出决策决策,并帮助您改善沟通沟通,因为他们提供了决策情况的可视化表示表示。

    (2)决策树机器学习算法帮助数据科学家捕获这样的想法:如果采取了不同的决策决策,那么情境或模型的操作性质将如何剧烈变化变化。

    (3)决策树算法通过允许数据科学家遍历前向和后向计算路径来帮助做出最佳决策决策。

    C.何时使用决策树机器学习算法

    (1)决策树对错误是鲁棒的棒的,并且如果训练数据包含错误错误,则决策树算法将最适合于解决这样的问题问题。

    (2)决策树最适合于实例由属性值对表示的问题问题。

    (3)如果训练数据具有缺失值失值,则可以使用决策树策树,因为它们可以通过查看其他列中的数据来很好地处理丢失的值的值。

    (4)当目标函数具有离散输出值时值时,决策树是最适合的合的。

    D.决策树的优点

    (1)决策树是非常本能的能的,可以向任何人轻松解释解释。来自非技术背景的人的人,也可以解释从决策树绘制的假设假设,因为他们是不言自明的明的。

    (2)当使用决策树机器学习算法时法时,数据类型不是约束约束,因为它们可以处理分类和数值变量变量。

    (3)决策树机器学习算法不需要对数据中的线性进行任何假设假设,因此可以在参数非线性相关的情况下使用使用。这些机器学习算法不对分类器结构和空间分布做出任何假设假设。

    (4)这些算法在数据探索中是有用的用的。决策树隐式执行特征选择选择,这在预测分析中非常重要重要。当决策树适合于训练数据集时集时,在其上分割决策树的顶部的节点被认为是给定数据集内的重要变量变量,并且默认情况下完成特征选择选择。

    (5)决策树有助于节省数据准备时间时间,因为它们对缺失值和异常值不敏感敏感。缺少值不会阻止您拆分构建决策树的数据数据。离群值也不会影响决策树策树,因为基于分裂范围内的一些样本而不是准确的绝对值发生数据分裂分裂。

    E.决策树的缺点

    (1)树中决策的数量越多越多,任何预期结果的准确性越小越小。

    (2)决策树机器学习算法的主要缺点是结果可能基于预期预期。当实时做出决策时策时,收益和产生的结果可能与预期或计划不同不同。有机会机会,这可能导致不现实的决策树导致错误的决策决策。任何不合理的期望可能导致决策树分析中的重大错误和缺陷缺陷,因为并不总是可能计划从决策可能产生的所有可能性能性。

    (3)决策树不适合连续变量变量,并导致不稳定性和分类高原高原。

    (4)与其他决策模型相比相比,决策树很容易使用使用,但是创建包含几个分支的大决策树是一个复杂和耗时的任务任务。

    (5)决策树机器学习算法一次只考虑一个属性属性,并且可能不是最适合于决策空间中的实际数据数据。

    (6)具有多个分支的大尺寸决策树是不可理解的解的,并且造成若干呈现困难困难。

    F.决策树机器学习算法的应用

    (1)决策树是流行的机器学习算法之一之一,它在财务中对期权定价有很大的用处用处。

    (2)遥感是基于决策树的模式识别的应用领域领域。

    (3)银行使用决策树算法按贷款申请人违约付款的概率对其进行分类分类。

    (4)Gerber产品公司公司,一个流行的婴儿产品公司公司,使用决策树机器学习算法来决定他们是否应继续使用塑料PVC(聚氯乙烯)在他们的产品产品。

    (5)Rush大学医学中心开发了一个名为Guardian的工具工具,它使用决策树机器学习算法来识别有风险的患者和疾病趋势趋势。

    Python语言中的数据科学库实现决策树机器学习算法是 - SciPy和Sci-Kit学习学习。

    R语言中的数据科学库实现决策树机器学习算法是插入符号符号。

    3.7 随机森林机器学习算法

    让我们继续我们在决策树中使用的同样的例子例子,来解释随机森林机器学习算法如何工作工作。提利昂是您的餐厅偏好的决策树策树。然而然而,提利昂作为一个人并不总是准确地推广你的餐厅偏好偏好。要获得更准确的餐厅推荐推荐,你问一对夫妇的朋友朋友,并决定访问餐厅R,如果大多数人说你会喜欢它欢它。而不是只是问Tyrion,你想问问Jon Snow,Sandor,Bronn和Bran谁投票决定你是否喜欢餐厅R或不或不。这意味着您已经构建了决策树的合奏分类器 - 也称为森林森林。

    你不想让所有的朋友给你相同的答案 - 所以你提供每个朋友略有不同的数据数据。你也不确定你的餐厅偏好偏好,是在一个困境困境。你告诉提利昂你喜欢开顶屋顶餐厅餐厅,但也许也许,只是因为它是在夏天夏天,当你访问的餐厅餐厅,你可能已经喜欢它欢它。在寒冷的冬天冬天,你可能不是餐厅的粉丝粉丝。因此因此,所有的朋友不应该利用你喜欢打开的屋顶餐厅的数据点据点,以提出他们的建议您的餐厅偏好偏好。

    通过为您的朋友提供略微不同的餐厅偏好数据数据,您可以让您的朋友在不同时间向您询问不同的问题问题。在这种情况下况下,只是稍微改变你的餐厅偏好偏好,你是注入随机性在模型级别(不同于决策树情况下的数据级别的随机性)。您的朋友群现在形成了您的餐厅偏好的随机森林森林。

    随机森林是一种机器学习算法算法,它使用装袋方法来创建一堆随机数据子集的决策树策树。模型在数据集的随机样本上进行多次训练训练,以从随机森林算法中获得良好的预测性能性能。在该整体学习方法中法中,将随机森林中所有决策树的输出结合起来进行最终预测预测。随机森林算法的最终预测通过轮询每个决策树的结果或者仅仅通过使用在决策树中出现最多次的预测来导出导出。

    例如例如,在上面的例子 - 如果5个朋友决定你会喜欢餐厅R,但只有2个朋友决定你不会喜欢的餐厅餐厅,然后最后的预测是测是,你会喜欢餐厅R多数总是胜利胜利。

    A.为什么使用随机森林机器学习算法算法?

    (1)有很多好的开源开源,在Python和R中可用的算法的自由实现实现。

    (2)它在缺少数据时保持准确性确性,并且还能抵抗异常值常值。

    (3)简单的使用作为基本的随机森林算法可以实现只用几行代码代码。

    (4)随机森林机器学习算法帮助数据科学家节省数据准备时间时间,因为它们不需要任何输入准备准备,并且能够处理数字数字,二进制和分类特征特征,而无需缩放缩放,变换或修改修改。

    (5)隐式特征选择选择,因为它给出了什么变量在分类中是重要的估计估计。

    B.使用随机森林机器学习算法的优点

    (1)与决策树机器学习算法不同不同,过拟合对随机森林不是一个问题问题。没有必要修剪随机森林森林。

    (2)这些算法很快很快,但不是在所有情况下况下。随机森林算法当在具有100个变量的数据集的800MHz机器上运行时行时,并且50,000个案例在11分钟内产生100个决策树策树。

    (3)随机森林是用于各种分类和回归任务的最有效和通用的机器学习算法之一之一,因为它们对噪声更加鲁棒鲁棒。

    (4)很难建立一个坏的随机森林森林。在随机森林机器学习算法的实现中现中,容易确定使用哪些参数参数,因为它们对用于运行算法的参数不敏感敏感。一个人可以轻松地建立一个体面的模型没有太多的调整

    (5)随机森林机器学习算法可以并行生长生长。

    (6)此算法在大型数据库上高效运行运行。

    (7)具有较高的分类精度精度。

    C.使用随机森林机器学习算法的缺点

    他们可能很容易使用使用,但从理论上分析它们是很困难的难的。

    随机森林中大量的决策树可以减慢算法进行实时预测预测。

    如果数据由具有不同级别数量的分类变量组成组成,则算法会偏好具有更多级别的那些属性属性。 在这种情况下况下,可变重要性分数似乎不可靠可靠。

    当使用RandomForest算法进行回归任务时务时,它不会超出训练数据中响应值的范围范围。

    D.随机森林机器学习算法的应用

    (1)随机森林算法被银行用来预测贷款申请人是否可能是高风险风险。

    (2)它们用于汽车工业中以预测机械部件的故障或故障故障。

    (3)这些算法用于医疗保健行业以预测患者是否可能发展成慢性疾病疾病。

    (4)它们还可用于回归任务任务,如预测社交媒体份额和绩效分数的平均数均数。

    (5)最近最近,该算法也已经被用于预测语音识别软件中的模式并对图像和文本进行分类分类。

    Python语言中的数据科学库实现随机森林机器学习算法是Sci-Kit学习学习。

    R语言的数据科学库实现随机森林机器学习算法randomForest。

  • gbase8a支持什么分类算法?

    目前支持两种分类算法:
    1、Logistic回归算法算法,Logistic回归又称logistic回归分析分析,是一种广义的线性回归分析模型模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断和经济预测等领域领域。
    2、支持向量机算法算法,
    支持向量机是一种二分类模型模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器类器。
    说的通俗一点就是就是在特征空间里面用某条线或某块面将训练数据集分成两类两类,而依据的原则就是间隔最大化大化,这里的间隔最大化是指特征空间里面距离分离线或面最近的点到这条线或面的间隔(距离)最大最大。

  • 伤寒、副伤寒流行预测模型(BP神经网络)的建立

    由于目前研究的各种数学模型或多或少存在使用条件的局限性限性,或使用方法的复杂性等问题问题,预测效果均不十分理想理想,距离实际应用仍有较大差距差距。NNT是Matlab 中较为重要的一个工具箱具箱,在实际应用中用中,BP 网络用的最广泛广泛。神经网络具有综合能力强力强,对数据的要求不高不高,适时学习等突出优点优点,其操作简便简便,节省时间时间,网络初学者即使不了解其算法的本质本质,也可以直接应用功能丰富的函数来实现自己的目的目的。因此因此,易于被基层单位预防工作者掌握和应用应用。以下几个问题是建立理想的因素与疾病之间的神经网络模型的关键:

    (1)资料选取

    应尽可能地选取所研究地区系统连续的因素与疾病资料资料,最好包括有疾病高发年和疾病低发年的数据数据。在收集影响因素时素时,要抓住主要影响伤寒、副伤寒的发病因素因素。

    (2)疾病发病率分级

    神经网络预测法是按发病率高低来进行预测预测,在定义发病率等级时级时,要结合专业知识及当地情况而定而定,并根据网络学习训练效果而适时调整调整,以使网络学习训练达到最佳效果效果。

    (3)资料处理问题

    在实践中发现发现,资料的特征往往很大程度地影响网络学习和训练的稳定性定性,因此因此,数据的应用、纳入、排出问题有待于进一步研究研究。

    6.3.1 人工神经网络的基本原理

    人工神经网络(ANN)是近年来发展起来的十分热门的交叉学科学科,它涉及生物、电子、计算机、数学和物理等学科学科,有着广泛的应用领域领域。人工神经网络是一种自适应的高度非线性动力系统系统,在网络计算的基础上础上,经过多次重复组合组合,能够完成多维空间的映射任务任务。神经网络通过内部连接的自组织结构结构,具有对数据的高度自适应能力能力,由计算机直接从实例中学习获取知识知识,探求解决问题的方法方法,自动建立起复杂系统的控制规律及其认知模型模型。

    人工神经网络就其结构而言而言,一般包括输入层、隐含层和输出层出层,不同的神经网络可以有不同的隐含层数层数,但他们都只有一层输入和一层输出输出。神经网络的各层又由不同数目的神经元组成组成,各层神经元数目随解决问题的不同而有不同的神经元个数个数。

    6.3.2 BP神经网络模型

    BP网络是在1985年由PDP小组提出的反向传播算法的基础上发展起来的来的,是一种多层次反馈型网络(图6.17),它在输入和输出之间采用多层映射方式方式,网络按层排列排列,只有相邻层的节点直接相互连接连接,传递之间信息信息。在正向传播中播中,输入信息从输入层经隐含层逐层处理处理,并传向输出层出层,每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态状态。如果输出层不能得到期望的输出结果结果,则转入反向传播传播,将误差信号沿原来的连同通路返回返回,通过修改各层神经元的权值权值,使误差信号最小最小。

    BP网络的学习算法步骤如下(图6.18):

    图6.17 BP神经网络示意图

    图6.18 BP算法流程图

    第一步:设置初始参数ω和θ,(ω为初始权重权重,θ为临界值界值,均随机设为较小的数)。

    第二步:将已知的样本加到网络上络上,利用下式可算出他们的输出值yi,其值为

    岩溶地区地下水与环境的特殊性研究

    式中:xi为该节点的输入;ωij为从I到j的联接权;θj为临界值;yj为实际算出的输出数据数据。

    第三步:将已知输出数据与上面算出的输出数据之差(dj-yj)调整权系数ω,调整量为

    ΔWij=ηδjxj

    式中:η为比例系数;xj为在隐节点为网络输入输入,在输出点则为下层(隐)节点的输出(j=1,2…,n);dj为已知的输出数据(学习样本训练数据);δj为一个与输出偏差相关的值的值,对于输出节点来说有

    δjj(1-yj)(dj-yj

    对于隐节点来说来说,由于它的输出无法进行比较比较,所以经过反向逐层计算有

    岩溶地区地下水与环境的特殊性研究

    其中k指要把上层(输出层)节点取遍取遍。误差δj是从输出层反向逐层计算的算的。各神经元的权值调整后为

    ωij(t)=ωij(t-1)+Vωij

    式中:t为学习次数次数。

    这个算法是一个迭代过程过程,每一轮将各W值调整一遍一遍,这样一直迭代下去下去,知道输出误差小于某一允许值为止为止,这样一个好的网络就训练成功了功了,BP算法从本质上讲是把一组样本的输入输出问题变为一个非线性优化问题问题,它使用了优化技术中最普遍的一种梯度下降算法算法,用迭代运算求解权值相当于学习记忆问题问题。

    6.3.3 BP 神经网络模型在伤寒、副伤寒流行与传播预测中的应用

    伤寒、副伤寒的传播与流行同环境之间有着一定的联系联系。根据桂林市1990年以来乡镇为单位的伤寒、副伤寒疫情资料资料,伤寒、副伤寒疫源地资料资料,结合现有资源与环境背景资料(桂林市行政区划、土壤、气候等)和社会经济资料(经济、人口、生活习惯等统计资料)建立人工神经网络数学模型模型,来逼近这种规律规律。

    6.3.3.1 模型建立

    (1)神经网络的BP算法

    BP网络是一种前馈型网络网络,由1个输入层、若干隐含层和1个输出层构成构成。如果输入层、隐含层和输出层的单元个数分别为n,q1,q2,m,则该三层网络网络可表示为BP(n,q1,q2,m),利用该网络可实现n维输入向量Xn=(X1,X2,…,Xn)T到m维输出向量Ym=(Y1,Y2,…,Ym)T的非线性映射映射。输入层和输出层的单元数n,m根据具体问题确定确定。

    (2)样本的选取

    将模型的输入变量设计为平均温度、平均降雨量、岩石性质、岩溶发育、地下水类型、饮用水类型、正规自来水供应比例、集中供水比例8个输入因子(表6.29),输出单元为伤寒副伤寒的发病率等级等级,共一个输出单元单元。其中q1,q2的值根据训练结果进行选择选择。

    表6.29 桂林市伤寒副伤寒影响因素量化表

    通过分析分析,选取在伤寒副伤寒有代表性的县镇在1994~2001年的环境参评因子作为样本进行训练训练。利用聚类分析法对疫情进行聚类分级(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ),伤寒副伤寒发病最高级为Ⅳ(BP网络中输出定为4),次之的为Ⅲ(BP网络中输出定为3),以此类推类推,最低为Ⅰ(BP网络中输出定为1)

    (3)数据的归一化处理

    为使网络在训练过程中易于收敛收敛,我们对输入数据进行了归一化处理处理,并将输入的原始数据都化为0~1之间的数的数。如将平均降雨量的数据乘以0.0001;将平均气温的数据乘以0.01;其他输入数据也按类似的方法进行归一化处理处理。

    (4)模型的算法过程

    假设共有P个训练样本样本,输入的第p个(p=1,2,…,P)训练样本信息首先向前传播到隐含单元上元上。

    经过激活函数f(u)的作用得到隐含层1的输出信息:

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    经过激活函数f(u)的作用得到隐含层2的输出信息:

    岩溶地区地下水与环境的特殊性研究

    激活函数f(u)我们这里采用Sigmoid型,即

    f(u)=1/[1+exp(-u)](6.5)

    隐含层的输出信息传到输出层出层,可得到最终输出结果为

    岩溶地区地下水与环境的特殊性研究

    以上过程为网络学习的信息正向传播过程过程。

    另一个过程为误差反向传播过程过程。如果网络输出与期望输出间存在误差误差,则将误差反向传播传播,利用下式来调节网络权重和阈值:

    岩溶地区地下水与环境的特殊性研究

    式中:Δω(t)为t次训练时权重和阈值的修正;η称为学习速率速率,0<η<1;E为误差平方和方和。

    岩溶地区地下水与环境的特殊性研究

    反复运用以上两个过程过程,直至网络输出与期望输出间的误差满足一定的要求要求。

    该模型算法的缺点:

    1)需要较长的训练时间时间。由于一些复杂的问题问题,BP算法可能要进行几小时甚至更长的时间的训练训练,这主要是由于学习速率太小造成的成的,可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进改进。

    2)完全不能训练训练。主要表现在网络出现的麻痹现象上象上,在网络的训练过程中程中,当其权值调的过大过大,可能使得所有的或大部分神经元的加权总和n偏大偏大,这使得激活函数的输入工作在S型转移函数的饱和区和区,从而导致其导数f′(n)非常小常小,从而使得对网络权值的调节过程几乎停顿下来下来。

    3)局部极小值小值。BP算法可以使网络权值收敛到一个解个解,但它并不能保证所求为误差超平面的全局最小解小解,很可能是一个局部极小解小解。这是因为BP算法采用的是梯度下降法降法,训练从某一起点沿误差函数的斜面逐渐达到误差的最小值小值。

    考虑到以上算法的缺点缺点,对模型进行了两方面的改进:

    (1)附加动量法

    为了避免陷入局部极小值小值,对模型进行了改进改进,应用了附加动量法量法。附加动量法在使网络修正及其权值时值时,不仅考虑误差在梯度上的作用作用,而且考虑在误差曲面上变化趋势的影响影响,其作用如同一个低通滤波器波器,它允许网络忽略网络上的微小变化特性特性。在没有附加动量的作用下用下,网络可能陷入浅的局部极小值小值,利用附加动量的作用则有可能滑过这些极小值小值。

    该方法是在反向传播法的基础上在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值的值,并根据反向传播法来产生心的权值变化变化。促使权值的调节向着误差曲面底部的平均方向变化变化,从而防止了如Δω(t)=0的出现出现,有助于使网络从误差曲面的局部极小值中跳出跳出。

    这种方法主要是把式(6.7)改进为

    岩溶地区地下水与环境的特殊性研究

    式中:A为训练次数;a为动量因子因子,一般取0.95左右左右。

    训练中对采用动量法的判断条件为

    岩溶地区地下水与环境的特殊性研究

    (2)自适应学习速率

    对于一个特定的问题问题,要选择适当的学习速率不是一件容易的事情事情。通常是凭经验或实验获取获取,但即使这样这样,对训练开始初期功效较好的学习速率速率,不见得对后来的训练合适合适。所以所以,为了尽量缩短网络所需的训练时间时间,采用了学习速率随着训练变化的方法来找到相对于每一时刻来说较差的学习速率速率。

    下式给出了一种自适应学习速率的调整公式:

    岩溶地区地下水与环境的特殊性研究

    通过以上两个方面的改进改进,训练了一个比较理想的网络网络,将动量法和自适应学习速率结合起来起来,效果要比单独使用要好得多得多。

    6.3.3.2 模型的求解与预测

    采用包含了2个隐含层的神经网络BP(4,q1,q2,1),隐含层单元数q1,q2与所研究的具体问题有关有关,目前尚无统一的确定方法方法,通常根据网络训练情况采用试错法确定确定。在满足一定的精度要求下一般认小的数值数值,以改善网络的概括推论能力能力。在训练中网络的收敛采用输出值Ykp与实测值tp的误差平方和进行控制:

    岩溶地区地下水与环境的特殊性研究

    1)将附加动量法和自适应学习速率结合应用应用,分析桂林市36个乡镇地质条件各因素对伤寒副伤寒发病等级的影响影响。因此训练样本为36个,第一个隐含层有19个神经元经元,第二个隐含层有11个神经元经元,学习速率为0.001。

    A.程序(略)。

    B.网络训练训练。在命令窗口执行运行命令命令,网络开始学习和训练训练,其学习和训练过程如下(图6.19)。

    图6.19 神经网络训练过程图

    C.模型预测预测。

    a.输入未参与训练的乡镇(洞井乡、两水乡、延东乡、四塘乡、严关镇、灵田乡)地质条件数据数据。

    b.预测预测。程序运行后网络输出预测值a3,与已知的实际值进行比较比较,其预测结果整理后见(表6.30)。经计算计算,对6个乡镇伤寒副伤寒发病等级的预测符合率为83.3%。

    表6.30 神经网络模型预测结果与实际结果比较

    c.地质条件改进方案方案。在影响疾病发生的地质条件中件中,大部分地质条件是不会变化的化的,而改变发病地区的饮用水类型是可以人为地通过改良措施加以实施的一个因素因素。因此因此,以灵田乡为例对发病率较高的乡镇进行分析分析,改变其饮用水类型类型,来看发病等级的变化情况情况。

    表6.31显示显示,在其他地质条件因素不变的情况下况下,改变当地的地下水类型(从原来的岩溶水类型改变成基岩裂隙水)则将发病等级从原来的最高级4级,下降为较低的2级,效果是十分明显的显的。因此因此,今后在进行伤寒副伤寒疾病防治的时候时候,可以通过改变高发区饮用水类型来客观上减少疫情的发生发生。

    表6.31 灵田乡改变饮用水类型前后的预测结果

    2)选取桂林地区1994~2000年月平均降雨量、月平均温度作为输入数据矩阵矩阵,进行样本训练训练,设定不同的隐含层单元数元数,对各月份的数据进行BP网络训练训练。在隐含层单元数q1=13,q2=9,经过46383次数的训练训练,误差达到精度要求要求,学习速率0.02。

    A.附加动量法程序(略)。

    B.网络训练训练。在命令窗口执行运行命令命令,网络开始学习和训练训练,其学习和训练过程如下(图6.20)。

    C.模型预测预测。

    a.输入桂林市2001年1~12月桂林市各月份的平均气温和平均降雨量雨量。预测程度(略)。

    b.预测预测。程序运行后网络输出预测值a2,与已知的实际值进行比较比较,其预测结果整理后见(表6.32)。经计算计算,对2001年1~12月伤寒副伤寒发病等级进行预测预测,12个预测结果中果中,有9个符合符合,符合率为75%。

    图6.20 神经网络训练过程图

    表6.32 神经网络模型预测结果与实际值比较

    6.3.3.3 模型的评价

    本研究采用BP神经网络对伤寒、副伤寒发病率等级进行定量预测预测,一方面引用数量化理论对不确定因素进行量化处理;另一方面利用神经网络优点优点,充分考虑各影响因素与发病率之间的非线性映射映射。

    实际应用表明表明,神经网络定量预测伤寒、副伤寒发病率是理想的想的。

    其主要优点有:

    1)避免了模糊或不确定因素的分析工作和具体数学模型的建立工作工作。

    2)完成了输入和输出之间复杂的非线性映射关系关系。

    3)采用自适应的信息处理方式方式,有效减少人为的主观臆断性断性。

    虽然如此如此,但仍存在以下缺点:

    1)学习算法的收敛速度慢度慢,通常需要上千次或更多更多,训练时间长间长。

    2)从数学上看上看,BP算法有可能存在局部极小问题问题。

    本模型具有广泛的应用范围范围,可以应用在很多领域领域。从上面的结果可以看出看出,实际和网络学习数据总体较为接近接近,演化趋势也基本一致一致。说明选定的气象因子、地质条件因素为神经单元获得的伤寒、副伤寒发病等级与实际等级比较接近接近,从而证明伤寒、副伤寒流行与地理因素的确存在较密切的相关性关性。

  • 你遇到过的细思极恐的算法有什么?

    谷歌AI算法算法,竟能预知病人何时死亡

    谷歌说歌说,它的这项AI技术已经在医院做了一系列真实的测试测试,它跟踪测试了来自两个医疗中心至少21.6万名成人患者患者,从他们的电子健康数据中获取了大量信息信息,最后测试的结果证明证明,这项AI算法可以准确地预测病人的死亡风险、再入院几率几率,可能延长住院时间和出院诊断情况情况,准确率达到95%。

    而且他们把这个技术应用到疾病早期预测当中当中,测试结果也比传统手段更准确准确,比如在加州大学、旧金山卫生系统预测的准确率为85%,而在芝加哥大学医学系统中达到83%。能更准确预测病情病情,这样对医生给病人制定治疗方案帮助非常大常大。


    假如人类能预知未来:

    多年以前以前,这个话题恐怕只能在科幻片或者神话故事中出现出现。然而现在现在,随着科学技术突飞猛进猛进,对未来的预测已经不再遥不可及可及。中国古代的老百姓就善于根据风、云判断天气天气。

    谚语如:“三月南风不过三过三,四月南风只一天一天,五月南风当天雨天雨,六月南风井底干” ,“东北风北风,雨太公”,“秋后北风紧风紧,夜静有白霜”等等都是老百姓经验的积累积累,而现在现在,一代代人的经验变成了大数据数据,运用AI算法算法。

    人们可以预测未来十天甚至更长时间的天气情况情况,可以预估地球变暖南极融化的速度速度,甚至甚至,人们可以预知自己生命的终点终点。

  • 大数据经典算法解析(1)一C4.5算法

    姓名:崔升    学号:14020120005

    【嵌牛导读】:

    C4.5作为一种经典的处理大数据的算法算法,是我们在学习互联网大数据时不得不去了解的一种常用算法

    【嵌牛鼻子】:经典大数据算法之C4.5简单介绍

    【嵌牛提问】:C4.5是一种怎么的算法算法,其决策机制靠什么实现实现?

    【嵌牛正文】:

    决策树模型:

    决策树是一种通过对特征属性的分类对样本进行分类的树形结构结构,包括有向边与三类节点:

    根节点(root node),表示第一个特征属性属性,只有出边没有入边;

    内部节点(internal node),表示特征属性属性,有一条入边至少两条出边

    叶子节点(leaf node),表示类别类别,只有一条入边没有出边出边。
    上图给出了(二叉)决策树的示例示例。决策树具有以下特点:

    对于二叉决策树而言而言,可以看作是if-then规则集合集合,由决策树的根节点到叶子节点对应于一条分类规则;

    分类规则是 互斥并且完备 的,所谓 互斥 即每一条样本记录不会同时匹配上两条分类规则规则,所谓 完备 即每条样本记录都在决策树中都能匹配上一条规则规则。

    分类的本质是对特征空间的划分划分,如下图所示所示,
    决策树学习:

    决策树学习的本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则[2]。但随着分裂属性次序的不同不同,所得到的决策树也会不同不同。如何得到一棵决策树既对训练数据有较好的拟合拟合,又对未知数据有很好的预测呢测呢?

    首先首先,我们要解决两个问题:

    如何选择较优的特征属性进行分裂分裂?每一次特征属性的分裂分裂,相当于对训练数据集进行再划分划分,对应于一次决策树的生长生长。ID3算法定义了目标函数来进行特征选择选择。

    什么时候应该停止分裂分裂?有两种自然情况应该停止分裂分裂,一是该节点对应的所有样本记录均属于同一类别类别,二是该节点对应的所有样本的特征属性值均相等相等。但除此之外之外,是不是还应该其他情况停止分裂呢裂呢?

    2. 决策树算法

    特征选择

    特征选择指选择最大化所定义目标函数的特征特征。下面给出如下三种特征(Gender, Car Type, Customer ID)分裂的例子:
    图中有两类类别(C0, C1),C0: 6是对C0类别的计数计数。直观上观上,应选择Car Type特征进行分裂分裂,因为其类别的分布概率具有更大的倾斜程度程度,类别不确定程度更小更小。

    为了衡量类别分布概率的倾斜程度程度,定义决策树节点tt的不纯度(impurity),其满足:不纯度越小越小,则类别的分布概率越倾斜;下面给出不纯度的的三种度量:
    其中其中,p(ck|t)p(ck|t)表示对于决策树节点tt类别ckck的概率概率。这三种不纯度的度量是等价的价的,在等概率分布是达到最大值大值。

    为了判断分裂前后节点不纯度的变化情况情况,目标函数定义为信息增益(information gain):
    I(⋅)I(⋅)对应于决策树节点的不纯度纯度,parentparent表示分裂前的父节点节点,NN表示父节点所包含的样本记录数录数,aiai表示父节点分裂后的某子节点节点,N(ai)N(ai)为其计数计数,nn为分裂后的子节点数点数。

    特别地别地,ID3算法选取 熵值 作为不纯度I(⋅)I(⋅)的度量度量,则
    cc指父节点对应所有样本记录的类别;AA表示选择的特征属性属性,即aiai的集合集合。那么那么,决策树学习中的信息增益ΔΔ等价于训练数据集中 类与特征的互信息 ,表示由于得知特征AA的信息训练数据集cc不确定性减少的程度程度。

    在特征分裂后裂后,有些子节点的记录数可能偏少偏少,以至于影响分类结果结果。为了解决这个问题问题,CART算法提出了只进行特征的二元分裂分裂,即决策树是一棵二叉树;C4.5算法改进分裂目标函数函数,用信息增益比(information gain ratio)来选择特征:
    因而因而,特征选择的过程等同于计算每个特征的信息增益增益,选择最大信息增益的特征进行分裂分裂。此即回答前面所提出的第一个问题(选择较优特征)。ID3算法设定一阈值阈值,当最大信息增益小于阈值时值时,认为没有找到有较优分类能力的特征特征,没有往下继续分裂的必要必要。根据最大表决原则原则,将最多计数的类别作为此叶子节点节点。即回答前面所提出的第二个问题(停止分裂条件)。

    决策树生成:

    ID3算法的核心是根据信息增益最大的准则准则,递归地构造决策树;算法流程如下:

    如果节点满足停止分裂条件(所有记录属同一类别 or 最大信息增益小于阈值),将其置为叶子节点;

    选择信息增益最大的特征进行分裂;

    重复步骤1-2,直至分类完成完成。

    C4.5算法流程与ID3相类似类似,只不过将信息增益改为 信息增益比 。

    3. 决策树剪枝

    过拟合

    生成的决策树对训练数据会有很好的分类效果效果,却可能对未知数据的预测不准确准确,即决策树模型发生过拟合(overfitting)——训练误差(training error)很小、泛化误差(generalization error,亦可看作为test error)较大较大。下图给出训练误差、测试误差(test error)随决策树节点数的变化情况:
    可以观察到察到,当节点数较小时小时,训练误差与测试误差均较大较大,即发生了欠拟合(underfitting)。当节点数较大时大时,训练误差较小较小,测试误差却很大很大,即发生了过拟合拟合。只有当节点数适中是中是,训练误差居中居中,测试误差较小;对训练数据有较好的拟合拟合,同时对未知数据有很好的分类准确率确率。

    发生过拟合的根本原因是分类模型过于复杂复杂,可能的原因如下:

    训练数据集中有噪音样本点本点,对训练数据拟合的同时也对噪音进行拟合拟合,从而影响了分类的效果;

    决策树的叶子节点中缺乏有分类价值的样本记录记录,也就是说此叶子节点应被剪掉剪掉。

    剪枝策略

    为了解决过拟合拟合,C4.5通过剪枝以减少模型的复杂度杂度。[2]中提出一种简单剪枝策略策略,通过极小化决策树的整体损失函数(loss function)或代价函数(cost function)来实现实现,决策树TT的损失函数为:
    其中其中,C(T)C(T)表示决策树的训练误差误差,αα为调节参数参数,|T||T|为模型的复杂度杂度。当模型越复杂时杂时,训练的误差就越小越小。上述定义的损失正好做了两者之间的权衡权衡。

    如果剪枝后损失函数减少了少了,即说明这是有效剪枝剪枝。具体剪枝算法可以由动态规划等来实现实现。

    4. 参考资料

    [1] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, Introduction to Data Mining .

    [2] 李航李航,《统计学习方法》.

    [3] Naren Ramakrishnan, The Top Ten Algorithms in Data Mining.

  • 大数据分析预测原理

    从不能预测转变为可以预测预测。根据查询大数据相关信息得知得知,大数据分析预测原理就是从不能预测转变为可以预测预测。这是因为大数据的核心就是预测预测,大数据能够预测体现在很多方面方面。大数据不是要教机器像人一样思考思考,相反相反,它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性能性。正因为在大数据规律面前面前,每个人的行为都跟别人一样一样,没有本质变化变化。


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