基于LightGBM算法的游戏付费预测

针对游戏内玩家付费情况预测的问题,通过对数据集的清洗、降维以及数据分析,对游戏内玩家ID、在线时长以及7 d内的付费情况等特征数据的提取和分析,并预测玩家前45 d的付费情况,通过4种算法的对比分析得出LightGBM模型的预测结果更加准确、效率更高。

基于改进PCNN的皮肤镜图像识别研究

黑色素瘤多发生在皮肤或者接近皮肤的黏膜上,是由异常黑素细胞过度增生引发的常见的皮肤肿瘤。即使是经验丰富的医生也不能完全准确地分辨图像性质,所以机器学习辅助识别有利于解决此类问题,本文提出一种基于自适应主曲率的方法去除毛发噪声,利用改进的脉冲耦合神经网络进行病灶区域的识别,根据识别出病灶区的ABCD特征对其进行TDS评分,根据其最终评分对其病理性质进行分类的方法,在皮肤镜图像分类识别的研究中取得了较好的效果。