26、机器学习中的统计建模与算法分类

机器学习中的统计建模与算法分类

1. 机器学习算法的多领域应用与评估

在人工智能领域，算法的评估至关重要。有六种机器学习算法（C4.5、多尺度分类器、感知器、多层感知器、k - 近邻和二次判别函数）在六个“现实世界”的临床诊断信息集合上进行了测试。同时，Tong提出了另一种用于支持向量机（SVM）动态学习的算法，通过利用边界空间和高亮空间的对偶性，得出了三种旨在在每次查询时尽可能减少适应空间的算法。

在犯罪分析方面，Strano和Marco对犯罪侧写进行了简要讨论，并介绍了意大利用于心理犯罪侧写的神经网络（NNPCP）项目。该项目基于所谓的神经网络和数据挖掘，应用于“虚拟”情境下的犯罪。不过，虽然部分理论的核心思想可应用于网络犯罪，但“虚拟”和“现实”世界之间存在显著差异，限制了该理论的实用性。

此外，迭代囚徒困境被用于解释和证明经济学、社会学、心理学以及生物科学（如进化科学）中的现象。在公开应用中，迭代囚徒困境（IPD）技术的发现和优化需要灵活的策略表示，还对确定性和非确定性有限状态机作为迭代囚徒困境策略的表示进行了比较。

在数据收集方面，一项关于美国南部尤特印第安社区安全调查（SUICSS）的研究，收集了囚犯群体的个性信息。该调查由美国司法部司法统计局支持，有三个方面：发放调查问卷、进行个人访谈和评估部落法典。

当将机器学习与其他技术结合时，传感器技术、物联网和机器学习方法的进步已将环境监测转变为真正的智能监测系统。同时，还提出了用于强大机器学习方法、去噪技术以及无线传感器网络（WSN）适当标准的架构。另外，误报率（MRR）被应用于输入的医疗保健文本数据，并为假设验证建模了PE标准，这种创新方法还能融合众多机器学习系统变量，如数据大小、