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机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。下面我们就为大家介绍几篇关于机器学习论文范文，供给大家参考。
机器学习论文范文第一篇：机器学习算法在脑卒中诊治中的应用现状及展望
作者：武胜勇 何倩 郭轶斌 吴骋
作者单位：海军军医大学卫生勤务学系军事卫生统计学教研室
世界卫生组织统计表明，目前脑卒中已在全球 原因中跃升至第二位[1].据美国心脏协会（American Heart Association, AHA）统计，在美国，脑卒中是 的第五大原因，每年有79.5万美国人经历一次新的或复发性脑卒中[2].而在中国，脑血管疾病已成为排名第三的 原因，对脑卒中防治的重要性已成为业内共识[3].脑卒中发病的原因涉及先天遗传因素、后天影响因
素[4]等，同时也受诸多不可控 的影响，故其发病过程具有较大的异质性[5].因此，迫切需要在脑卒中的预防和过程中，通过简化医疗操作过程和改进诊疗技术来解决其过程中产生的诸多复杂问题，降低不断上升的医疗成本[6,7].
近年来随着生物医学研究的发展，对于脑卒中的研究日益深入，在基于组学数据[8,9]、实时风险预测等方面的研究对统计学工具的要求不断提高。传统统计学方法对这些高维、海量、结构复杂的大数据集分析效果并不理想，同时面对真实世界中取样异质性低、缺失值多、复杂程度高等问题，也难以到合适的处理方式[10].机器学习（machine learning, ML）主要研究如何使计算机通过实验从数据中学习，是预测分析的一项主要内容[11],作为传统统计学方法的补充，目前医学研究中采用机器学习的趋势日益明显。超级逃犯
围绕机器学习在脑卒中研究方面的应用，本文综述了支持向量机、随机森林及深度学习方法，描述了其主要思想，分析了其优点和不足，以期对机器学习未来在脑卒中患者诊疗中的应用起到一定助力作用。
机器学习算法与传统预测模型的比较
由于脑卒中发病位置的特殊性，导致其对身体各个部位的影响范围、程度都远超其他疾病，故即使是具有丰富经验的临床医师也很难对其各方面预后做出准确评估。一般认为初始运动障碍和皮质运动系统缺陷较少的患者结束后可能有更好的运动能力，在实际预后评估中，这些普遍被接受的相关性并不总是正确[12].因为在脑卒中患者病情进展中，其影响因素包括各类临床特征、后续甚至患者发病前后的生活习惯等[13],但由于这类特征数据类型多、数据量大，使得这些复杂的相互作用很难使用传统模型进行评估。机器学习模型能够模拟复杂系统的结果，具有传统统计学模型不具有的优势，对比见表1.不厚书记
表1 传统和机器学习模型比较
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鉴于机器学习方法相较传统预测模型的诸多优点，目前研究已证实了使用机器学习方法预测卒中结局的预后模型能够取得较准确的结果[14,15].机器学习算法能够帮助医生做出更好的临床决策，为患者赢得更好的生活质量和预期寿命[16].
四座敞篷 常用机器学习算法及其在脑卒中诊治中的应用案例
买钓鱼竿 1.支持向量机
支持向量机（support vector machine, SVM）是通过将数据升维，映射到一个更高维的特征空间里，在高维空间里建立最大间隔的超平面，通过对支持向量的训练，对特征空间进行划分得到最优超平面，从而将非线性的分类问题，转变为线性分类的机器学习方法。其对多变且具有较强时间性的分类问题具有较大优势[17],目前已在医学领域取得较广泛的应用[18].SVM的主要优势在于其利用核函数向高维空间进行非线性映射，理论基础较为明确。同时，SVM对数据的预测主要基于少数支持向量，从而对样本进行筛选，不仅简化了算法，避免了算法过度复杂可能带来的过拟合风险；同时也可以对训练集中的样本进行筛选，抓住关键样本，即研究对象的关键特征。
国内张丽娜等，分别通过使用SVM和logistic回归方法对急性出血性脑卒中早期预后进行预测，并对所建立的模型进行比较，证实了SVM在灵敏度、特异度、准确率及Youden指数等方面均优于传统的logistic回归[19].SVM在小样本中的表现也明显优于传统方法。Asadi等开发了一个基于二分法的Rankin修订量表评分（mRS）模型，采用SVM基于一个107例
的数据集，使预测精确度达到了70%[20].Bentley等利用116例急性缺血性脑卒中患者的CT脑图像建立了SVM模型，用以识别具有症状性颅内出血风险的急性缺血性脑卒中患者，预测模型的AUC达到了0.744[21].
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