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机器学习模型权威发布_机器学习应用实例(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

机器学习模型

人工智能编程学习路线图 𐟒ᠤ𚺥𗥦™𚨃𝧼–程语言基础 𐟒ነython基础：从变量到函数，逐步掌握Python的核心语法。 Python进阶：深入理解面向对象编程，掌握高级数据结构和算法。 𐟒ᠤ𚺥𗥦™𚨃𝥟𚧡€：机器学习 𐟒ኧ𚿦€祛ž归：理解线性回归的原理，并能够应用于实际问题。逻辑回归：掌握逻辑回归的数学基础，用于分类问题。梯度下降：了解梯度下降的算法，并能够手动实现。决策树：理解决策树的构建过程，并能够应用于分类和回归。随机森林：掌握随机森林的原理，并能够用于特征选择。 GBDT：了解梯度提升决策树，并能够应用于回归和分类。 SVM：掌握支持向量机的原理，并能够用于分类和回归。 𐟒ᠤ𚺥𗥦™𚨃𝭦œ𚥙襭椹实战 𐟒ኳklearn使用：掌握sklearn库的基本使用方法。基于SQL的机器学习流程：了解如何将SQL与机器学习结合。数据分析和工程特征：掌握数据清洗、特征工程的基本技巧。机器学习模型部署：了解如何将模型部署到生产环境。机器学习实战案例：通过案例学习，掌握机器学习的实际应用。 𐟒ᠤ𚺥𗥦™𚨃𝥟𚧡€：深度学习 𐟒ኦ𗱥𚦥�𙠧𜖧苨ﭨ耯𜚦ŽŒ握PyTorch和TensorFlow，了解其基本原理。卷积神经网络：理解卷积、池化、全连接等操作，并能够应用于计算机视觉。循环神经网络：掌握循环神经网络的原理，并能够用于自然语言处理。 𐟒ᠤ𚺥𗥦™𚨃𝨿›阶：深度学习 𐟒ኩṧ›ž战：使用PyTorch和TensorFlow进行项目实战。卷积神经网络图像分类：掌握卷积神经网络在图像分类中的应用。循环神经网络文本情感分类：了解循环神经网络在文本情感分类中的使用。图文生成模型：掌握图文生成模型的原理，并能够应用于生成图像和文本。模型调参优化压缩：了解模型调参、优化和压缩的方法。其他应用：掌握人脸识别、目标检测、模型蒸馏等高级应用。 𐟒ᠦ𓨦„事项：在学习深度学习时，建议结合实战案例进行巩固，以加深理解。对于数学公式和抽象原理，视频学习可能更为有效，具体因人而异。

城市洪水预测：机器学习模型与关键特征揭秘 𐟎“ 作为一名在海外顶尖高校从事博士后研究的学者，我在城市分析领域取得了一些令人瞩目的成果。我的研究兴趣集中在利用机器学习模型预测城市洪水区域，相关成果发表在《Nature Cities》、《IJGIS》、《CEUS》和《ES&T》等顶级期刊上。 𐟌 今天，我想与大家分享一篇我发表在《Computer, Environment and Urban Systems》上的研究论文。这篇文章探讨了一个重要的问题：如何通过机器学习模型预测城市洪水热点区域。 𐟔 研究背景我们的研究目标是利用可解释的机器学习模型来预测城市洪水的高发区域。我们将这个问题转化为一个二元分类问题，即判断一个地区是否会发生洪水。 𐟓Š 模型输入特征我们的模型使用了多种输入特征，包括：高程（Elevation）：来自USGS的国家高程数据集，反映了地区的相对高度，与洪水易感性相关。地表不透水性（Imperviousness）：来自NLCD，表示地表阻止水分渗透的能力，高不透水性增加洪水风险。到海岸的距离（Distance to Coast）和到溪流的距离（Distance to Stream）：来自USGS的国家水文数据集，反映了地区与水体的接近程度，影响洪水风险。道路网络密度（Road Network Density）：来自OpenStreetMap，表示城市发展程度和可能影响水流的道路分布。兴趣点数量（Number of Points-of-Interest, POIs）：来自Spectus，反映了人口密度和城市发展。 𐟌𓠦补ž‹机制我们采用了两种基于决策树的集成模型：随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）。这些模型能够处理大量数据集和高维度/复杂性，同时能够捕捉变量之间的非线性关系。我们使用了美国三个城市（休斯顿、纽约和达拉斯）的三个近期洪水事件的数据集，并采用了五折交叉验证方法来评估模型性能。 𐟓Š 实验结果实验结果显示，我们的机器学习模型在识别洪水/非洪水地点方面能够达到良好的准确度（约80%）。特征重要性分析表明，与水文和地形相关的土地特征对洪水风险的影响大于建筑环境特征。我们还发现，模型在训练和测试数据来自同一城市时表现更好，而在其他城市的数据上测试时准确度较低，这表明洪水热点的预测需要考虑城市特定的因素和特征。 𐟌 总结通过这项研究，我们证明了机器学习模型在预测城市洪水热点区域方面的有效性。我们的模型能够综合考虑多种因素，包括地形、水文、建筑环境等，从而更准确地预测洪水风险。希望这项研究能为城市规划和防洪措施提供有价值的参考。

建模预测，文章就高大上？最近郑老师对机器学习方面的文章特别感兴趣，感觉只要把机器学习、SHAP建模和其他各种技术往上一堆，文章瞬间就显得高大上，特别有范儿。不过，单纯玩数据的关联性，不讲究实际意义，这也有点不太靠谱。比如，有一篇发表在《Ecotoxicology and Environmental Safety》上的研究论文，这个期刊可是环境科学与生态学的二区Top期刊，影响因子有6.2呢。文章旨在使用NHANES数据库开发一个可解释的机器学习模型，用基本人口统计数据和挥发性有机化合物（VOCs）来预测心血管疾病（CVD）的发生风险。研究团队纳入了NHANES 2011-2018数据库中的5,098名参与者，包括515例CVD患者和4583例对照。通过15项尿代谢物指标评估VOCs的暴露情况。研究者将数据集分成训练集（70%）和测试集（30%），并基于6种机器学习模型构建CVD风险预测模型。结果显示，将基本人口统计数据与VOCs暴露相结合的模型，在预测未来疾病风险方面具有巨大的潜力。文章还用了SHAP法计算每个变量对预测的贡献，用于解释最终模型的输出。不过，大家要明确，NHANES数据是横截面调查，心血管病的结局可能患者已经几十年前就有心血管病了，而尿液血样、VOCs暴露可都是现采现分析的，用它们来预测心血管病，靠谱吗？我还发现了一些有意思的指标，比如21个预测因素，用于训练和构建机器学习模型（包括高血压、年龄、SBP、DBP、性别、PIR、BMI、T2 MHA、T34_MHA、AAMA、AMCC、AT等）。SBP和DBP，收缩压和舒张压，高度相关性的东西凑在一起，似乎也不太合适。郑老师觉得，建模就得有目的，你要预测心血管病发生，病例对照的研究设计总得要吧，当然前瞻性设计更好。NHANES数据可以做预测，但它有死亡的数据，方法要为正确的设计方案服务，否则就玩偏了。不过话说回来，现在写文章好像也不太关注什么实际意义，尤其NHANES的文章。这篇文章还真的分析得非常不错，值得大家学习！！！

数据科学神器！Python必备 1️⃣ Optuna Optuna 是一个开源的超参数优化框架，能够自动为机器学习模型寻找最佳超参数，让你的模型更上一层楼。 2️⃣ ITMO_FS 对于特征选择，ITMO_FS 是一个强大的工具。它可以帮助你在数据集特征过多时，谨慎选择，避免过度拟合。 3️⃣ shap-hypetune 想要同时进行特征选择和超参数调整？shap-hypetune 正是你的得力助手，让你在模型优化上更加得心应手。 4️⃣ PyCaret PyCaret 是一个低代码的机器学习库，涵盖从探索性数据分析到模型部署的全流程，让你的机器学习项目更加自动化。 5️⃣ floWeaver 对于流数据处理，floWeaver 能够生成桑基图，帮助你直观地理解数据流动。 6️⃣ Gradio 想要让最终用户与数据交互？Gradio 提供了一个前端界面，让你的项目从一开始就与用户紧密相连。 7️⃣ torch-handle 如果你是Pytorch的忠实用户，torch-handle 将为你提供额外的处理能力，让你的模型训练更加高效。

R语言代码大放送，科研神器！每次进行生物信息学分析时，总是缺少一些关键的R语言代码，真是让人头疼𐟘…。为了让大家在写SCI论文时更加顺利，我特意整理了一些实用的R语言代码𐟍𚯼Œ希望能够帮助你们避开那些不必要的弯路！拿走不用客气～ WGCNA筛选表型相关基因.zip GEO多疾病差异分析.zip GEO数据库PCA散点图.zip ROC诊断曲线.zip GEO与TCGA共同差异基因.zip 多GEO数据库合并分析.zip GEO数据库处理分析.zip 预后模型多指标ROC.zip 独立预后分析.zip oncoPredict包基因表达与药物敏感性.zip 基因与药敏相关性.zip PFS.zip 多因素Cox模型.zip lasso回归模型.zip 线性回归以及非线性回归.zip 实验5空间分析.zip TCGA clinical.zip ComBat不同数据.zip ComBat.zip wilcox差异分析.zip 模型循环.zip 构建lasso回归预后模型.zip 临床相关性筛选.zip 共表达分析.zip 临床相关性分析.zip 多GEO数据去批次.zip 三种方法提取TCGA临床数据.zip WGCNA筛选hub基因.zip 预后相关基因筛选.zip 机器学习XGBoost.zip 机器学习GBM.zip 机器学习决策树.zip ROC分析.zip 机器学习模型ROC分析.zip 机器学习建模.zip 随机森林筛选基因.zip 生存分析.zip SVM筛选基因.zip 机器学习-asso筛选基因.zip 铜死亡相关基因筛选.zip 免疫治疗分析.zip 肿瘤突变负荷分析.zip 免疫浸润生存.zip 差异分析.zip 多组差异分析.zip 免疫检查点相关性.zip 三包差异交集.zip 免疫细胞相关性分析.zip DESeq差异分析.zip edgeR.zip 基因表达与免疫浸润关系.zip 免疫差异.zip 新TCGA.zip 希望这些代码能帮到你们，祝大家科研顺利，论文多多！𐟓ˆ𐟓Š

如何用5个部分搞定东北大学申请文书 𐟓 兴趣与热情的起源在这部分，你需要详细描述你是如何对数据科学产生兴趣的。可以分享你在大学期间学习计算机科学和参与相关项目的经历，以展示你对数据科学的浓厚兴趣和一定的基础知识。 𐟓 项目经验与实际应用在这一部分，详细描述你在大学期间的学习和实践经历，特别是在数据分析和机器学习方面的项目经验。通过这些经历，展示你不仅具备理论知识，而且能够将知识应用于实际问题的能力。 𐟓 实习经历与商业应用在这部分，描述你在DataTech Solutions实习期间的经历，尤其是在开发数据模型方面的实践经验。通过这些经历，展示你在实际工作中应用数据科学技术的能力，并认识到在大型数据集管理和分析方面的挑战。 𐟓 工作经历与团队领导在这部分，分享你在Innovatech作为数据分析师的工作经验，特别是在领导团队开发用于优化供应链物流的机器学习模型的项目中的角色。通过这些经历，展示你在数据科学领域的技术能力和团队领导能力。 𐟓 申请动机与未来展望在这部分，表达你申请Northeast University数据科学硕士项目的动机，包括对学术训练和研究机会的期待，以及将所学应用于未来职业生涯的愿景。通过这些内容，展示你对数据科学领域的热情和未来发展的清晰规划。

R语言SMOTE：平衡数据神器 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于处理类别不平衡问题的数据增强算法。在机器学习中，类别不平衡指的是某个类别的样本数量远少于其他类别，这可能导致模型对少数类别的识别能力较弱。 SMOTE算法通过合成新的少数类别样本来平衡数据集。它的基本思想是对少数类别的样本进行插值，生成新的合成样本，从而增加该类别的样本数量。 SMOTE算法的步骤如下：计算每个少数类别样本与最近邻的k个样本之间的欧氏距离。选择一个少数类别样本，并随机选择其中一个最近邻样本。根据差距和一个[0, 1]之间的随机数，计算一个插值因子，确定新样本在两个样本之间的位置。使用插值因子，根据两个样本之间的差距，生成一个新的合成样本。重复步骤2到4，直到生成所需数量的合成样本。通过SMOTE算法，可以增加少数类别的样本数量，使得少数类别与多数类别之间的样本比例更加平衡。这有助于改善模型的训练效果，提高对少数类别的分类准确性。在R语言中，你可以使用SMOTE算法来处理数据不平衡问题，从而提高机器学习模型的性能。

线性模型五大难点，一文解析！线性模型在数据科学和机器学习中占据着至关重要的地位。掌握其关键点和难点，将有助于你更深入地理解这一领域。以下是线性模型的五大重点和难点，详细解析如下： 𐟓ˆ 模型偏差与方差：在训练和选择线性模型时，如何平衡模型的偏差和方差是一个关键问题。高偏差通常意味着模型欠拟合，而高方差则意味着模型过拟合。为了解决这个问题，需要了解模型复杂度和数据质量，选择合适的正则化方法，并通过交叉验证来评估模型的表现和泛化能力。 𐟔砥‚数优化：线性模型的参数优化是另一个重要环节。优化方法包括最小二乘法、梯度下降和牛顿法等。对于大规模数据或高维特征空间，优化参数可能会变得非常复杂，因此需要掌握相应的优化技巧。 𐟔 特征选择与工程：线性模型的性能与所选特征紧密相关。在进行特征选择时，需要考虑特征之间的相关性和重要性，避免冗余和噪声特征。此外，还需要进行特征工程，如特征缩放、多项式扩展等，以提高模型对数据的适应性和泛化能力。 𐟌 大数据与高维数据：随着数据规模的增大和特征维度的增多，线性模型的复杂度和训练时间也会增加。为了应对这个问题，需要使用分布式算法、随机梯度下降、在线学习等方法来降低模型复杂度和训练时间。同时，还需要进行大规模数据的存储和处理，如使用Hadoop、Spark等工具。 𐟓Š 模型可解释性：作为基本的统计学习方法，线性模型不仅需要在预测精度方面表现出色，还需要在模型的可解释性和可理解性方面有所考虑。在实际应用中，模型的可解释性和可理解性往往至关重要，因此需要合理选择模型和特征，并使用可视化工具来分析和解释模型的结果。以上是线性模型的五大重点和难点，每个难点都有相应的细节和具体操作方法。掌握这些细节和方法，将有助于你在数据科学和机器学习领域取得更大的进步。

机器学习模型到底是个啥？𐟤” 在机器学习的世界里，"模型"这个概念可是核心中的核心。简单来说，模型就是一种能从数据中学习规律或模式的数学函数。更具体点，它是一组用于执行特定任务的算法和参数的集合，比如分类、预测、推荐等等。下面咱们来详细聊聊模型的各个组成部分吧𐟑‡ ▶️ 算法的核心地位算法是模型的心脏，决定了数据是如何被处理和分析的。比如，决策树、神经网络、线性回归等等，这些都是不同的算法。 ▶️ 参数和训练模型通过学习数据集中的模式和规律来调整它的参数。这个过程叫“训练”。参数是模型内部的可调整变量，它们在训练过程中不断更新，以更好地拟合训练数据。 ▶️ 输入和输出输入是模型用来学习和预测的数据，比如图片、文本或数字等。输出则是模型基于输入数据做出的预测或决策，比如分类标签、数值预测等。 ▶️ 模型的示例在分类任务中，模型可能是一个神经网络，通过学习图像数据来识别不同的物体。在股票市场预测中，模型可能是一个回归系统，根据历史数据预测未来的股价变化。 ▶️ 模型优化训练完成后，模型可能需要进一步调整或优化以提高性能，例如通过调整超参数、使用更多数据或应用不同的训练技术。 ▶️ 模型评估训练完成的模型需要通过独立的测试数据集进行评估，以确保其泛化能力，即在新数据上的表现。希望这些解释能帮你更好地理解机器学习中的“模型”到底是什么！𐟓š

【AI“模型崩溃”风险需警惕】「AI」「大模型」“模型崩溃”是今年7月发表在英国《自然》杂志上的一篇研究论文指出的问题。它是指用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型，可能会严重“污染”它们的输出。网页链接

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