http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522990.html 后期会在博客首发更新：http://dnt.dkill.net/Article/Detail/313 错误如图...，怎么执行都没有自己想要的效果（return掉了，还有个啥？？？！！！）...Console.WriteLine(item.MName + " " + item.MPrice); } Console.WriteLine("刚才插入的ID
在很多决策应用中，分类模型代表着一个“不成熟”的决定，它组合了预测模型和决策制定，但剥夺了决策者对错误决定带来的损失的控制权 (如随机森林中的服从大多数原则，51棵树预测结果为患病49棵树预测结果为正常与...91棵树预测结果为患病``9棵树预测结果为正常返回的结果都是患病)。...如果创建一个光学字符识别算法 (OCR),该算法可以被任意数量的样品进行训练并尝试把图像分类为字母A, B,……等。 这样一个分类器的用户可能没有时间来考虑每个分类是否足够可信。...但这种分类器信噪比是极高的。 此外，每个字母都有一个“正确”答案。 这种情况主要是机械性或非随机性的结果。 而预测死亡或疾病时，两个症状相同的患者却很容易有不同的疾病发展方向。...概率的一个优点是，它们是自己的错误的度量。如果预测疾病发生的概率是0.1，而当前的决定是不进行治疗；这个决定犯错的概率也是0.1。
假阳性是指模型错误地将预测样本标记为正确的，而实际上它是错误的。虽然召回率表示能够在数据集中查找所有相关实例，但精确度表达我们模型预测正确的样本数目中真正正确的比例。 ?...精度为1.0且召回率为0.0的分类器的简单平均值为0.5，但F1分数为0。F1分数给出了两种测量值的相同权重，并且是一般Fβ度量的具体示例，其中β可以调整为给予召回或精确度更多的权重。...（还有其他一些结合精度和召回率的指标，如精度和召回率的几何平均值，但F1 score是最常用的。）如果我们想创建一个平衡的分类模型，并具有召回和精确度的最佳平衡，那么我们尝试最大化F1 score。...如果我们有一个识别疾病的模型，我们的模型可能会为0到1之间的每个患者输出一个分数，我们可以在此范围内设置一个阈值来标记患者患有该疾病（正负标签）。通过改变阈值，我们可以尝试达到正确的精度与召回平衡。...我们将假设一个黑匣子模型，在这里我们输入关于患者的信息并得到介于0和1之间的分数。我们可以改变病人的标记为阳性（有疾病）的阈值，以最大限度地提高分类器的性能。
“更可能”的二分类器 让我们尝试使用数据，将一个点划分为两个类别之一，选择我们认为更可能的类别。 为此，我们不仅需要数据，而且还要清楚地描述几率是什么样。...本节指出了在决策时保持你的假设的重要性。 许多疾病的医学检测都会返回阳性或阴性结果。阳性结果意味着，根据检测患者有疾病。阴性结果意味着，检测的结论是患者没有这种疾病。 医学检测经过精心设计，非常准确。...但是很少有检测是 100% 准确的。几乎所有检测都有两种错误： 假阳性是，检测结果为阳性，但患者没有该疾病的错误。 假阴性是，检测结果为阴性，但患者确实有这种疾病的错误。...如果检测结果是阳性的，你会如何分类：患病还是没有患病？ 我们可以通过应用贝叶斯规则，和使用我们的“更可能”的分类器来回答这个问题。...所以我们将它们分类为：没有疾病。 这是一个奇怪的结论。 我们有一个相当准确的检测，一个人检测出阳性，我们的分类是…他们没有这种疾病？ 这似乎没有任何意义。
真正例（true positives）是被真确分类的正例数据点，假反例（false negatives）是被错误分类的负例数据点。...(还有其他方式可以结合精度和召回率，例如二者的几何平均，但是 F1 score 是最常用的。) 如果我们想创建一个具有最佳的精度—召回率平衡的模型，那么就要尝试将 F1 score 最大化。...如果我们有一个用来识别疾病的模型，我们的模型可能会为每一种疾病输出介于 0 到 1 之间的一个分数，为了将某个病人标记为患有某种疾病（一个正例标签），我们为每种疾病在这个范围内设置一个阈值，通过改变这个阈值...TPR 是召回率，FPR 是反例被报告为正例的概率。这两者都可以通过混淆矩阵计算得到。 ? 下图是一个典型的 ROC 曲线： ? 黑色对角线表示随机分类器，红色和蓝色曲线表示两种不同的分类模型。...我们可以改变将患者标记为正例 (有疾病) 的阈值，以最大化分类器性能。
分类(Classification)：函数是离散的 回归(Regression)：函数是连续的。 概率估计(Probability Estimation)：函数的输出为概率形式。...归纳学习的一些实用例子如下： 信用风险评估 x是客户的属性 f(x)是能否获得信用批准 疾病诊断 x是患者的特征 f(x)是他们所患的疾病 脸部识别 x是人脸的位图 是为脸部分配的一个名称 自动转向 x...为每个用户编写一个自定义程序，显然是不划算的。例如，Netflix或Amazon给用户推荐电影或书籍。 归纳学习的本质 我们可以编写一个完全适用于现有数据的程序，但其功能将最大化地发生过拟合。...概念(Concept)：一个布尔目标函数，对于所有目标概念值为1的实例称之为正例，对于为0的称之为反例。 分类器(Classifier)：机器学习程序产生的可用于分类的分类器。...学习者(Learner)：创建分类器的过程。 假设空间(Hypothesis space)：算法可建立的，所有满足样本输入和输出的函数f的近似集合。
这样，读者可以尝试不同的方法，并在代码的基础上开发更复杂的管道。该实现遵循严格的方法，以避免双重倾斜等常见错误，并获得可靠的结果。...BRAIN：用于阿尔茨海默病分类的可解释深度学习框架的开发 异质性问题：识别精神疾病亚型的方法 NPP:结构MRI数据的生理性别分类显示跨性别者女性的错误分 利用功能连接对脑疾病进行分类和预测 基于脑影像的精神疾病预测...为每个实验指定一个名称，在结果目录中创建一个具有相同名称的文件夹，并将实验输出存储在该目录中，这是一种很好的做法。...然后通过平均迭代中的性能指标来计算总体性能。 从上面的输出可以看出，我们的模型能够对SZ和HC患者进行分类，bac为74%。...也许最明显和直接的策略之一是尝试不同的分类器。实际上，可以实现几个最常用的分类器，而不必对上面的代码做太多更改。另一种可能的策略是添加一个功能选择步骤来删除不太相关的功能。
阿尔茨海默氏病俗称“老年痴呆”，这种疾病最常见和最明显的症状之一是语言问题，比如语法错误、停顿、重复或忘词义，费城生物医学工程卓克索大学的一项研究发现，ChatGPT就可以通过和人类的对话，发现是不是有这样的症状...随着AI技术流行起来的自动语音分析是早期发现阿尔茨海默氏症的一个有前途的途径，费城生物医学工程卓克索大学教授Liang表示，这种疾病最常见和最明显的症状之一是语言问题，比如语法错误、停顿、重复或忘词义，...并且由于模型的巨大规模和用于训练它的海量数据，它能够产生非常丰富的文本表示。 研究人员利用这种能力为来自老年痴呆症患者和健康个体的所有转录本创建“embedding”。...然后，他们选择了这些“embedding”，结合标签来说明它们来自哪个组，并用它们训练机器学习分类器来区分两个组。...微调反而使得准确率降低，未来还有工作要做 根据《公共科学图书馆 · 数字健康》杂志的一篇论文报道，当在看不见的转录本上测试时，最好的分类器达到了80.3%的准确率。
「我们正在创建模拟的但反映了特定罕见疾病的 X 射线影像，从而我们可以将它们和真实 X 射线影像结合起来，以得到足够规模的数据库，来训练神经网络在其它 X 射线影像上识别这些疾病。」...但对于某些罕见疾病，并没有让这些系统正常工作而必要的数千张标记图像。」 为了创建这些人工 X 射线影像，该团队使用了称为深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的 AI 技术，来生成和不断提升模拟图像。...GAN 是一类由两个网络构成的算法：一个网络生成图像，另一个尝试将合成图像和真实图像区分开来（判别器）。这两个网络被持续训练直到判别器无法将合成图像和真实图像区分。...一旦创建了足够多的人工 X 射线影像，它们就和真实 X 射线影像结合起来以训练一个深度卷积神经网络（即分类器），然后该分类器用于对其它图像进行诊断（正常或有疾病）。...「我们的实验表明，由 DCGAN 生成的人工数据可以用于增强真实数据集，」Valaee 说。「这为我们提供了更多的训练数据，并提升了这些系统在识别罕见疾病上的性能。」
尽管有DICOM标准，但制造商的不同，使得难以通过 MIRC 临床试验处理器等工具来生成简单的规则，以屏蔽可能位于受保护健康信息的区域。...通过对大型数据集（例如ImageNet）进行充分的预训练，这些 "现成 "架构的性能优于为其量身定做的细粒度分类器。其中许多架构可用于流行的机器学习框架，如TensorFlow和Pytorch。...时间-事件分析的特点是能够预测作为时间函数的事件概率，而二分类器只能提供一个预定时间的预测。...例如，即使输入图像是猫的图像，训练用于从计算机断层扫描（例如）预测肺炎的分类器在设计上也被强制提供输出（肺炎或非肺炎）。...b，超声心动图视图平面的检测：错误的分类（左上）和正确的分类（右上）都产生类似的显著性图（下）。 临床医生应该注意，仅靠热图不足以解释 AI 系统的功能。
一、指定阈值 逻辑回归返回的是概率。你可以“原样”使用返回的概率（例如，用户点击此广告的概率为 0.00023），也可以将返回的概率转换成二元值（例如，这封电子邮件是垃圾邮件）。...人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5，但阈值取决于具体问题，因此你必须对其进行调整。 我们将在后面的部分中详细介绍可用于对分类模型的预测进行评估的指标，以及更改分类阈值对这些预测的影响。...虽然 91% 的准确率可能乍一看还不错，但如果另一个肿瘤分类器模型总是预测良性，那么这个模型使用我们的样本进行预测也会实现相同的准确率（100 个中有 91 个预测正确）。...从数学上讲，召回率的定义如下： ? ⭐️ 注意：如果模型的预测结果中没有假负例，则模型的召回率为 1.0。 让我们来计算一下肿瘤分类器的召回率： ? ?...造成预测偏差的可能原因包括： 特征集不完整 数据集混乱 模型实现流水线中有错误 训练样本有偏差 正则化过强 你可能会通过对学习模型进行后期处理来纠正预测偏差，即通过添加校准层来调整模型的输出，从而减小预测偏差
这本来不是问题，但数据体量的限制会让误差变大（如果一个类别中的样例数量为 10-30，只有一个错误，那么 95% 置信区间的阳性预测值会在 75%-88%）。...造成该病变的原因非常多，但主要原因分为由胸膜和肺部疾病引起的积液。 我并不清楚什么确定或代表了显著性肺部疾病中有积液存在。...红色的都是错的，数据集中也出现了旋转和扭曲等异常情况（用红色问号标记）。 假负类 ? ? 红色部分为严重错误标注。 尽管 AUC 是 0.7，但与标签错误率一致，我们的分类性能非常糟糕。...该模型无法忽略错误的标签，输出合理的预测，它对标签噪声不具备鲁棒性。最重要的是，AUC 值没有反映诊断性能，这是一个很大的问题。 这一 AI 系统学习可靠地输出无意义的预测。...使用 NLP 提取实体是不完美的：我们尝试通过消除疾病说明中的所有可能的否定词和不确定案例以最大程度地发现准确疾病诊断的召回率。
斯坦福神经外科医生杰米・亨德森（Jaimie Henderson）和斯坦福HHMI研究员克里希纳・谢诺伊教授（Krishna Shenoy） 此前，谢诺伊的团队对与语言相关的神经活动进行了解码，他们让植入了神经传感器的受试者尝试手臂运动来移动屏幕上的光标...受试者通过想象他拿着钢笔在一张纸上尝试写句子，就好像他的手没有瘫痪一样。 书写时，利用传感器从各个神经元收集信号，一个机器学习算法识别了他的大脑在每个字母上产生的模式。...这个信息被一个算法用来预测参与者在当前试验中想象的字母，然后这个预测被翻译成一个排版输出。 ?...当研究人员通过包括预测语言模型(类似于智能手机上的自动纠错功能)后，错误率明显较低：复制书写的错误率低于1%，自由书写的错误率略高于2%。 「与其他脑机接口相比，这些错误率相当低。」谢诺伊说。...训练数据集已公开 接下来，该小组的目标是与无法说话或患有诸如肌萎缩性侧索硬化症（ALS）之类的退化性神经系统疾病的参与者合作，这种疾病会夺走患者的说话能力。
有监督的机器学习分为分类和回归算法。分类算法预测每个数据样本的分类输出。回归算法预测每个数据样本的实值变量。大多数机器学习算法都有支持分类和回归的变体。...无监督学习学习在没有标签的情况下确定数据集中的模式和类别，并且在识别将不同的患者疾病组分类为分子亚型的分子签名时特别有用。在强化学习模型中，决策过程和输出是从先前经验中获得的知识的结果。...以这种方式，每个决策树为输入数据提供分类，然后该算法从不同的树中选择最常见的输出预测。这种方法纠正了使用单个决策树时可能发生的过度拟合。...尽管机器学习很有潜力，但创建和应用机器学习算法来处理神经退行性疾病数据仍然很困难。一个挑战与数据本身有关——机器学习模型的强大程度取决于它们所依赖的数据。...需要对机器学习模型的性能进行稳健评估，为任务选择最佳模型，并确保临床医生对模型的输出有信心。
性能度量 ① 错误率与精度 错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务....错误率（error rate）：指分类错误的样本占样本总数的比例，即 （ 分类错误的数量 / 样本总数数量） 精度（accuracy）：指分类正确的样本占样本总数的比例，即 （分类正确的数量 /...样本总数数量） ② 查准率、召回率与F1得分 错误率和精度虽然常用，但并不能满足所有的任务需求。...根据混淆矩阵，查准率、召回率也可表示为： 查准率 = 主对角线上的值 / 该值所在列的和 召回率 = 主对角线上的值 / 该值所在行的和 ④ 实验 利用sklearn提供的朴素贝叶斯分类器分类，并打印查准率...train_x, test_x, train_y, test_y = ms.train_test_split( x, y, test_size=0.25, random_state=7) # 创建高斯朴素贝叶斯分类器对象
但与任何疾病一样，并非所有OOM都意味着内存泄漏：由于生成大量局部变量或其他此类事件，OOM可能会发生。...解密OutOfMemoryError 如上所述，OOM是内存泄漏的常见指示。实质上，当没有足够的空间来分配新对象时，会抛出错误。当垃圾收集器找不到必要的空间，并且堆不能进一步扩展，会多次尝试。...更准确地说，java.lang.String.intern方法返回一个字符串的规范表示;结果是对该字符串显示为文字时将返回的同一个类实例的引用。...例如，如果应用程序尝试分配512MB的数组但最大堆大小为256MB，则将抛出此错误消息的OOM。在大多数情况下，问题是配置问题或应用程序尝试分配海量数组时导致的错误。 2.4....如果未检查malloc的返回，则应用程序在尝试访问无效的内存位置时可能会崩溃。根据具体情况，可能很难定位此类问题。 在某些情况下，致命错误日志或崩溃转储的信息就足以诊断问题。
，但同时也面临着疾病复杂性带来的挑战。...Gp和Lp在块l上的MSA的不同窗口的输出，表示为和，后来合并并传递到下一个块l+1上的MSA移位窗口，分别表示为和。...所有这些方法都使用与作者工作相同的评估协议报告了他们的结果，使作者能够进行公平比较。 最后，作者通过一些正确分类和错误分类的样本在图3中展示了Med-Former的性能。...错误分类源于具有相似特征的疾病，例如胸部X光片中的白色肺野、皮肤镜图像中的广泛感染（不作为簇）以及显微镜图像中相似的细胞外和细胞内结构。...作者在三个不同的医学图像分类任务上评估了作者的方法：胸部X光片中的胸部疾病分类、皮肤镜图像中的皮肤病变分类和显微镜图像中的血细胞分类。
让我们看看怎样在数据有限的情况下利用深度学习，以及为什么我认为这可能是未来研究最令人兴奋的领域之一。 从简单开始 在我们讨论利用有限的数据进行深度学习的方法之前，请忘了神经网络并创建一个简单的基准。...我对公司提出这个建议的频率感到惊讶，他们看我像是个疯子。没错，可以花时间和金钱来收集更多数据。实际上，这通常是你的最佳选择。例如，也许你正在尝试对稀有鸟类物种进行分类并且数据十分有限。...数据增强背后的思路很简单：改变输入数据而不改变输出标签值。 例如，如果你有一只猫的图片并旋转图像，那它仍然是一只猫。这是很好的数据增强。...自编码器（Autoencoders） 使用堆叠式自编码器以更理想的初始权重对网络进行预训练已经取得了一些成功。这可以让你避开局部最优解以及其它错误初始化的陷阱。...最后但并非最不重要的一点是，尝试找到整合领域特定知识以指导学习过程的方法。
分类是监督学习的一种形式，它根据训练阶段确定的许多输入输出对将输入数据映射到输出数据。使用分类，与一组示例观察相关的特征可以用来训练一个决策函数，该函数以给定的精度生成类别赋值(即标签labels)。...从功能性神经成像数据到推特帖子，这些特征可以是多种多样的。一旦基于这些特征创建了决策函数分类器，它就可以使用之前建立的模式自动将类标签附加到新的、不可见的观察结果上。...异质性问题：识别精神疾病亚型的方法 NPP:结构MRI数据的生理性别分类显示跨性别者女性的错误分 利用功能连接对脑疾病进行分类和预测 基于脑影像的精神疾病预测 基于影像学和定量感觉测试预测慢性疼痛的治疗结果...虽然硬边界可能是最简单和计算成本最低的，但在实践中，特征的线性可分离性很少如此完美。因此，允许分类器错误分类通常可以获得更大的边界，使新数据具有更大的泛化能力。...虽然fMRI分类器的准确率(70.5%)略高于结构分类器(69.7%)，但sMRI和rsfMRI的组合优于单一MRI模式分类，准确率达到75%。
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