Machine Learning代写/机器学习代写SAMPLE
Machine Learning（机器学习）、Deep Learning（深度学习）、NLP（Natural Language Processing/自然语言处理）、Sentiment Analysis（文本情感分析）等相关的人工智能领域代写作为我们的主打服务，已经斩获了全球各高校的高分成绩以及客户的好评，让我们来看看本次机器学习代写的要求吧：
Machine Learning Report代写要求：
标题： 利用机器学习进行甲状腺结节分类
目标：
构建一个基于机器学习的分类模型，能够根据超声图像对甲状腺结节进行分类（U2：良性，U3：不确定，U5：恶性）。本项目旨在通过提取放射组学特征和训练预测模型，提升诊断的准确性，从而为临床决策提供辅助支持，特别是在处理具有不确定性质（U3）的结节时增强诊断信心。
任务要求：
1. 数据集与预处理
- 使用至少 100 张标注过的甲状腺超声图像。
- 根据红色圆圈的标注区域提取 ROI（感兴趣区域）。
- 进行数据增强（例如：图像旋转、水平翻转、亮度调整、高斯模糊等），以增强模型的泛化能力和鲁棒性。
2. 特征提取
- 使用 PyRadiomics 工具从ROI中提取以下类型的特征：
- 形状特征：如圆度、面积、周长、有效直径、不规则度等；
- 灰度强度特征：如平均灰度值、偏度；
- 纹理特征：如对比度、差异方差等。
3. 特征选择
- 利用统计方法（如 SelectKBest）从原始特征中选择具有代表性和诊断价值的特征。
- 说明所选特征的临床意义和在模型验证中的表现。
4. 模型开发
- 使用合适的分类器（例如 随机森林RandomForestClassifier 或 多层感知器MLPClassifier）进行训练。
- 利用 SMOTE（合成少数类过采样技术）解决类别不平衡问题。
- 通过 GridSearchCV 进行超参数调优（如决策树数量、最大深度等）。
- 对训练后的模型进行 概率校准（calibration），以支持基于阈值的预测，提高预测结果的可解释性和临床信任度。
5. 对不确定结节（U3）的预测
- 使用训练好的模型对 U3类结节 进行预测，评估其恶性概率。
- 讨论此类预测的可靠性和在临床环境中的应用潜力及限制。
6. 模型评估
- 对验证集（包括U2和U5）进行评估，并汇报以下指标：
- 混淆矩阵
- ROC曲线
- AUC分数
- 分析模型中的误报（False Positives）和漏报（False Negatives），并讨论它们在医学诊断中的潜在后果。
7. 最终报告要求
- 提交一份 4–6 页的英文报告，内容包括：
- 项目背景与研究动机
- 数据处理与特征提取方法
- 模型开发与训练过程
- 对U3结节的预测分析
- 评估结果及其解读（包括图表）
- 对未来研究的建议与改进方向
由于客户资料敏感原因，本次分享没有包括正文。如大家需要以下与机器学习等领域相关的代写服务，欢迎联系我们：
我们提供的人工智能领域代写范畴
| English Term | 中文术语 |
|---|---|
| Machine Learning | 机器学习 |
| Deep Learning | 深度学习 |
| Neural Networks | 神经网络 |
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| Unsupervised Learning | 无监督学习 |
| Reinforcement Learning | 强化学习 |
| Feature Extraction | 特征提取 |
| Model Training | 模型训练 |
| Classification | 分类 |
| Regression | 回归 |
| Clustering | 聚类 |
| Natural Language Processing (NLP) | 自然语言处理 |
| Text Mining | 文本挖掘 |
| Information Retrieval | 信息检索 |
| Information Extraction | 信息抽取 |
| Named Entity Recognition (NER) | 命名实体识别 |
| Tokenization | 分词 |
| Word Embedding | 词向量 |
| Language Modeling | 语言建模 |
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| Emotion Detection | 情绪识别 |
| Opinion Mining | 舆情挖掘 / 意见挖掘 |
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| BERT / GPT | BERT / GPT 模型 |
| Text Classification | 文本分类 |
| Sequence Modeling | 序列建模 |
| Semantic Analysis | 语义分析 |
| Contextual Understanding | 上下文理解 |
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