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机器学习论文权威发布_机器学习与深度学习(2024年11月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

机器学习论文

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！！！

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研零进组必看：快速入门机器学习的方法研零阶段是一个特殊的时期，利用得好可以弯道超车，利用不好就及时享受生活吧。最近很多研究生上岸了，毕业论文也写完了，开始考虑如何准备研究生的学习。很多人本科时没学过编程和机器学习，但以后科研肯定要用到，怎么办呢？以下是一些建议，帮助你快速入门机器学习，找到论文的创新点：本科没学过编程的同学 𐟒𛊩€‰择编程语言：如果你本科没学过编程语言，说明你平时用的不多。这部分同学通常不是搞开发之类的，只是想用编程语言来解决问题。Python是比较推荐的选择，自学Python很简单，看半个月的视频，写半个月的代码就能入门。千万别死看书，每天看几页，你一年都看不完。这个阶段讲究快速入门，就算多看一个月也不见得效果更好。基础Python：有了Python语言基础（会用list、numpy、dataframe、循环等结构），就可以开始看机器学习算法了，包括支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树等。大部分人只需要调用这些算法，知道每个算法适合解决什么问题，以及什么情况下使用就够了。原理看一看，不理解也无所谓。深度学习：下一阶段可以学习深度学习，从小土堆、王二大的视频开始看，了解PyTorch框架和Tensor数据类型。深度学习与机器学习不同，数据有严格的输入形式和格式，这一块要有耐心，不然很容易劝退。各种网络框架：最后就是学习各种网络框架，如时间序列的LSTM、TCN、卷积神经网络CNN、GNN、GAN等。本科已经学过机器学习的同学 𐟎“ 研究方向：本科很多人出于兴趣或课程要求，接触过一些基础的机器学习算法。对于这部分同学，需要考虑自己的研究方向，采用深度学习还是强化学习等。深度学习要看懂原理，了解网络层，后面堆叠网络层、残差结构等都是必会的技巧。这部分需要针对每个模型去看论文原文，然后在GitHub上找代码自己跑通，调整模型，清楚各个模块的作用，深刻体会其奇妙伟大之处。躺平的研0选手 𐟎悦žœ不想学习，那就好好玩吧。每天一睁眼就是中午，吃个饭，下午打游戏，晚上逛街，一天又一天地过去。学习不想学，完全静不下心，那就好好享受生活吧。以上就是本次分享的全部内容，更多内容请看往期的帖子。

[LG]《LASER: Attention with Exponential Transformation》S S Duvvuri, I S. Dhillon [Google] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

这个数据集网站简直是个宝藏！𐟎‰ 你有没有遇到过做项目时找不到合适的数据集、论文或者代码的情况？别担心，我来给你推荐一个超级实用的网站，简直是机器学习领域的万能工具！𐟒这个网站提供了海量的论文、代码、数据集和方法评估表格，简直是科研人员的福音！无论你是初学者还是资深研究者，这里都能找到你需要的资源。𐟌Ÿ 强大的搜索功能𐟔 这个网站有一个非常强大的搜索功能，你可以轻松找到你需要的论文和代码。只要输入关键词，就能快速定位到相关的内容，省时省力。多样的数据集选择𐟓抨🙩‡Œ有10696个数据集结果，包括著名的CIFAR-10、ImageNet、MS COCO等。每个数据集都有详细的介绍和下载链接，方便你直接使用。丰富的论文资源𐟓„ 不仅仅是数据集，这里还有14940篇论文和106项基准测试。你可以浏览这些论文，了解最新的研究进展和学术动态。贴心的过滤功能𐟌 你可以根据语言类型过滤论文，这对于多语言研究者来说简直是太贴心了。再也不用担心找不到自己需要的论文了。实际案例分享𐟓‹ 举个例子，我在做图像分类项目时，这个网站帮我找到了CIFAR-10数据集和相关的论文，简直是我的救星！总之，这个数据集网站真的是太实用了，强烈推荐给大家！如果你也在做机器学习相关的项目，不妨去看看这个网站，说不定会有意想不到的收获哦！𐟚€

导师放养型研究生自救原则 1.给钱了就规划课题看看知网上其他人的毕业论文学着套路写课题买东西出文章就当自己是博士有自主科研能力反正早晚都得学会没给钱就看看网上生产文章的套路（网药孟德尔机器学习预测生信等等）自己投点小钱把实验做了毕业要紧 2.实验其实看着说明书都能做出来没人带也没关系多找销售问问结果不好了就上小红书小木虫丁香医学问实在不行外包 3.多和没有利益冲突的同级生交流不要怕拒绝拒绝了问下一个（说实话导师招学生也不是找你问他问题的是找你帮他处理问题的所以自学能力很重要）实在找不见的话答案都在文献里「论文发表」「论文写作」「研究生论文」「研究生」「临床医学」「研究生日常」

【ETHZ博士论文】机器学习代码: 安全性与可靠性「数据派thu的精心推荐」【ETHZ博士论文】机器学习代码: 安全性与可靠性

[LG]《Constrained Diffusion Implicit Models》V Jayaram, I Kemelmacher-Shlizerman, S M. Seitz, J Thickstun [University of Washington] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

[CL]《Language Models as Causal Effect Generators》L E.J. Bynum, K Cho [New York University] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

[LG]《Model Stealing for Any Low-Rank Language Model》A Liu, A Moitra [MIT] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

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