18、机器学习在糖尿病预测与场景字符识别中的应用

机器学习在医疗与视觉识别中的应用
最新推荐文章于 2025-11-24 19:50:57 发布
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分类专栏： 物联网前沿应用探析 文章标签： 机器学习 糖尿病预测 场景字符识别
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机器学习在糖尿病预测与场景字符识别中的应用

在当今科技飞速发展的时代，机器学习技术在医疗和计算机视觉领域展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨机器学习在糖尿病预测以及场景字符识别中的应用，详细介绍相关的方法、实验结果以及面临的挑战。

糖尿病预测

糖尿病作为一种严重的公共健康问题，早期诊断在医学领域一直是一项极具挑战性的任务。为了实现糖尿病患者与非糖尿病患者的区分，研究人员设计了多种分类方法，其中包括支持向量机（SVM）、逻辑回归和随机森林这三种机器学习算法。

这些算法在不同的衡量标准下进行评估，旨在找出在准确率方面表现最佳的算法。研究人员在皮马印第安人糖尿病数据库上进行了实验，结果显示支持向量分类器达到了 80% 的理想准确率。同时，设置理想的超参数可以提高模型的准确率。超参数决定了模型的结构，需要在训练模型之前进行任意设置。通过调整超参数，即找到其值的正确组合，可以提高模型的准确率。

|算法|准确率| | ---- | ---- | |支持向量机（SVM）|80%| |逻辑回归|未提及| |随机森林|未提及|
场景字符识别

自动场景文本识别是计算机视觉和物联网领域中一个有趣的问题，它有助于在当今云技术普及的文明中实现机器与人类之间的智能交互。研究人员提出了一种用于解剖场景字符识别的方法。

  • 预处理 ：首先将彩色图像转换为灰度图像，然后应用中值滤波器去除脉冲噪声，选择 5×5 像素的内核进行实验。接着将所有字符图像归一化到 32×32 像素，并应用直方图均衡化来改善图像的对比度质
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4、深度学习在文本识别与糖尿病视网膜病变检测中的应用
beer8的博客
09-17 33
本文综述了深度学习在文本识别与糖尿病视网膜病变检测中的应用。在文本识别方面，分析了CNN、RNN（如LSTM/BLSTM）、注意力机制及CTC等技术在多个数据集上的表现，并对比了不同方法的字符错误率（CER）和单词错误率（WER）。在糖尿病视网膜病变检测方面，探讨了深度学习在眼底图像分析中的优势，包括自动特征提取、端到端学习和大规模数据处理能力，同时讨论了数据不平衡与模型可解释性等挑战及其解决方案。最后展望了多模态融合、跨语言识别、联合诊断和个性化医疗等未来发展趋势。
11、机器学习在生物医学与健康信息学中的应用
grafana6viz的博客
09-13 18
本文综述了机器学习在生物医学与健康信息学中的广泛应用，重点介绍了人工神经网络（ANN）和深度学习（DL）的基本原理及其在医疗领域的具体应用。涵盖了前馈神经网络、CNN、RNN等多种模型在皮肤癌检测、糖尿病视网膜病变识别、心脏病预测、基因组学分析等场景中的成功实践。文章还总结了机器学习在医学图像分析、电子健康记录处理、疾病预测和药物研发等方面的优势，指出了当前面临的数据协作、隐私安全、数据标注和算法改进等挑战，并展望了技术融合、个性化医疗、智能医疗助手及疾病预防等未来发展方向，强调了机器学习对提升医疗服务质量
23、人工智能与机器学习在医疗领域的应用
algae的博客
07-26 107
本文探讨了人工智能和机器学习在医疗领域的应用及其带来的变革性影响。重点分析了机器学习技术在临床数据分析中的作用，通过多个数据集的实验比较了不同算法的性能，发现随机森林模型在准确率和效率方面表现最佳。此外，文章还研究了年龄因素在疾病预测中的影响，总结了人工智能在医疗领域的未来发展趋势和挑战。
23、AI与机器学习在医疗领域的应用
cola5的博客
07-26 64
本文探讨了AI和机器学习在医疗领域的变革性作用，重点分析了机器学习在临床数据管理中的应用。通过使用PySpark框架和多种机器学习技术（如逻辑回归、决策树、随机森林等），对多个疾病数据集进行处理和预测，结果显示随机森林模型在准确率和效率方面表现最佳。文章总结了AI与机器学习的应用流程，并展望了未来在精准诊断、个性化医疗等方面的发展前景。
12、深度学习模型在车牌检测与糖尿病系统中的应用
neovim7hacker的博客
07-09 58
本文探讨了深度学习模型在车牌检测和智能糖尿病系统中的应用。在车牌检测领域，分析了多种方法，包括反向传播方法、连通组件分析（CCA）、YOLOv2 和 CNN 模型，以及用于印度车牌伪造检测的多种机器学习和深度学习技术。同时，文章介绍了基于 CNN 的智能糖尿病系统，结合 5G、大数据和机器学习技术，为糖尿病的诊断和治疗提供个性化解决方案，包括数据采集、个性化诊断和信息共享等关键环节。
8、虚拟现实与机器学习在医疗健康领域的应用
g5h6i7j的博客
10-11 12
本文探讨了虚拟现实与机器学习在医疗健康领域的应用。基于可穿戴设备和放射设备的数据采集，结合物联网与区块链技术实现安全高效的数据存储，并通过机器学习模型进行健康预测与3D可视化分析。重点分析了机器学习在癌症诊断与预后中的应用，包括人工神经网络、决策树等算法的原理与实例，展示了其在肿瘤分类、风险评估、复发与生存预测方面的潜力。同时讨论了数据质量、模型过拟合与可解释性等挑战，展望了虚拟现实与机器学习在远程医疗、个性化治疗等方向的未来发展前景。
12、基于机器学习的抑郁症预测与犯罪预测研究
github5actions的博客
06-15 73
本文探讨了基于机器学习的抑郁症预测和犯罪预测研究。抑郁症预测部分介绍了决策树分类器、CatBoost 和逻辑回归等常用算法，并讨论了数据预处理、可视化及模型部署方法。犯罪预测则基于 Twitter 数据，结合官方犯罪记录，提出了融合胶囊网络与多层感知器的模型架构，并通过超参数优化提高了预测准确性。文章还比较了两种研究的数据来源、模型选择及应用场景，分析了其应用前景与挑战，并展望了未来发展方向，包括多模态数据融合、跨平台应用及模型持续优化。
9、机器学习在生物医学和健康信息学中的应用与影响
grafana6viz的博客
09-11 18
本文全面探讨了机器学习在生物医学和健康信息学领域的应用与影响，涵盖了从药物研发、个性化治疗到医学成像、临床试验和疾病爆发预测等多个应用场景。文章详细介绍了机器学习的基本流程、核心技术（如有监督学习、无监督学习和深度学习）以及在医疗数据处理中的关键步骤。同时，分析了其在提高诊断准确性、降低医疗成本、改善服务效率等方面的优势，并指出了数据质量、算法可解释性、隐私安全和人才短缺等挑战。最后，展望了多模态数据融合、强化学习应用及与其他前沿技术结合的未来发展趋势，强调了加强数据管理、算法透明性、安全保障和人才培养的重
54、机器学习中的分类与回归评估及应用
postgres8guard的博客
09-27 27
本文详细介绍了机器学习中分类与回归任务的核心概念、评估指标及实际应用。在分类部分，涵盖了特异性、F1分数、P-R曲线、ROC曲线和马修斯相关系数等性能评估方法，并展示了其在计算机视觉、自然语言处理、医学人工智能等领域的广泛应用。在回归部分，阐述了回归问题的定义、模型形式、底层假设，介绍了多元线性回归、岭回归、Lasso回归等常用算法，以及MSE、MAE、Huber损失等损失函数，同时列举了其在金融、医疗、环境科学等领域的应用场景。文章系统全面地梳理了分类与回归的关键技术与实践路径。
深度学习在文本识别与糖尿病视网膜病变检测中的应用
### 深度学习在文本识别与糖尿病视网膜病变检测中的应用 #### 文本识别方法综述 文本识别因多种语言的书写风格多样而颇具挑战。以下是不同文本识别模型采用的方法、数据集及取得的结果： |参考编号|方法|数据集|...
基于学习的人工智能（7）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 541
如今，人工智能展现出的强大能力——包括人们常谈论的AI 威胁，很大程度上源于机器学习：只有通过自主学习的机器，才有可能超越其创造者，具备难以预料的强大能力。数据：收集苹果和桔子的样本，并分别标记（例如，苹果标记为 T=1，桔子标记为 T=0）。图中的蓝色直线代表模型对应的分类边界，上方为苹果，下方为桔子。机器学习作为实现人工智能的核心方法，通过特定算法从数据中自主学习，获得完成目标任务的技能。模型：构建一个简单模型，如 Y=a × 颜色 + b × 大小，其中 a 和 b 为待学习的参数。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 519
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
机器学习（ML）和人工智能（AI）技术在WAF安防中的应用
servepeople的博客
11-24 401
摘要： Web应用防火墙（WAF）中，AI/ML技术通过异常流量检测（如自编码器）、恶意Payload识别（CNN/LSTM）、攻击分类（XGBoost）等方案，有效应对未知威胁和变形攻击。结合用户行为分析（LSTM）与误报优化（主动学习），提升防御精准度。落地工具涵盖Scikit-learn、TensorFlow（模型训练）、Hugging Face（NLP处理）及TensorRT（部署加速），并依赖OWASP等安全数据集。技术核心在于通过语义/时序特征建模，突破传统规则引擎的局限性，实现低延迟、高并发的
DAY 19 常见的特征筛选算法
最新发布
ekprada的博客
11-24 406
想象一下，原始数据（如 data.csv）如同一个人的全部信息，涵盖身高、体重、年龄、收入、爱好、有无车房等几十个特征。特征筛选的目标，是从这众多特征中挑出对解决问题（如预测信用违约）最有用的特征，去除无关紧要甚至有干扰的特征。方差 (Variance)：统计学中，方差衡量一组数据的离散程度或变化范围。方差大：特征数值在不同样本间变化大，波动剧烈。方差小：特征数值在所有样本中相近，几乎无变化。筛选逻辑。
基于机器学习框架的上周行情复盘：非农数据与美联储政策信号的AI驱动解析
11-24 504
本文通过机器学习算法对上周非农就业数据、美联储会议纪要及官员讲话进行语义情感分析，结合时间序列模型与政策预期量化框架，系统回顾黄金、美元及美股在政策不确定性下的波动逻辑，重点解析AI驱动的市场趋势预测与事件冲击响应机制。
平衡二叉树：机器学习中高效数据组织的基石
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
11-20 1073
平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树，其中任何节点的左右子树高度差的绝对值不超过1，并且左右子树也都是平衡二叉树。这种平衡性质确保了树的高度始终保持在对数级别，使得查找、插入和删除操作的时间复杂度都为O(log n)。与普通二叉搜索树相比，平衡二叉树的关键优势在于它能够避免树退化为链表的情况，从而保证最坏情况下的性能。这对于机器学习应用尤为重要，因为数据分布往往是不均匀的，而平衡二叉树能够适应各种数据分布情况。平衡二叉树作为基础而强大的数据结构，在机器学习和其他计算机科学领域继续发挥着重要作用。
机器学习日报20
2405_85645789的博客
11-24 414
今天深入学习了K-means算法的数学原理和优化过程。通过分析成本函数的构成，我理解了算法如何通过交替优化聚类分配和中心位置来最小化平方距离。具体来说，第一步是将每个点分配到最近的聚类中心，第二步是重新计算聚类中心为所属点的平均值。这种迭代过程能保证成本函数持续下降直至收敛，让我对算法的内在机制有了更清晰的认识。今天的学习让我真正理解了K-means算法背后的数学原理。之前只知道算法步骤，现在明白了每个步骤都是在优化那个平方距离的成本函数。
人工智能、机器学习与深度学习：从概念到实践
已掌握java全栈，简单的java项目逻辑。目前正在学习鸿蒙开发，有兴趣的小伙伴可以一起学习！！！
11-21 996
今天开始去探索ai的路程，带领大家实现从0到1的探索之路！！！ 在当今科技浪潮中，“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）已成为家喻户晓的热词。然而，很多人对“AI”“机器学习”（Machine Learning, ML）和“深度学习”（Deep Learning, DL）之间的关系感到困惑。它们究竟是同一事物的不同叫法，还是层层递进的技术体系？本文将用通俗语言厘清三者的关系，并通过经典案例帮助你建立清晰的认知框架。
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