我们提供了概率分布的Riemannian歧管上的经典力学的信息几何公式，该分布是具有双翼连接的仿射歧管。在非参数形式主义中，我们考虑了有限的样本空间上的全套正概率函数，并以统计歧管上的切线和cotangent空间为特定的表达式提供了一种，就希尔伯特束结构而言，我们称之统计捆绑包。在这种情况下，我们使用规范双对的平行传输来计算一维统计模型的速度和加速度，并在束上定义了Lagrangian和Hamiltonian力学的连贯形式主义。最后，在一系列示例中，我们展示了我们的形式主义如何为概率单纯性加速自然梯度动力学提供一个一致的框架，为在优化，游戏理论和神经网络中的直接应用铺平了道路。
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早期发现癌症是一种挑战性的医学问题。癌症患者的血液血清富含异质分泌脂质结合的细胞内囊泡（EVS），其具有复杂的信息和生物标志物，代表其原产地，目前在液检和癌症筛查领域中研究。振动光谱提供了非侵入性方法，用于评估复杂生物样品中的结构和生物物理性质。在该试点研究中，对来自来自四个不同癌症亚型（结直肠癌，肝细胞癌，乳腺癌和胰腺癌）和五名健康患者（对照组）组成的9例血浆中提取的多种拉曼光谱测量测量。 FTIR（傅里叶变换红外）光谱测量是作为拉曼分析的互补方法，在四个癌症亚型中的两种。 Adaboost随机森林分类器，决策树和支持向量机（SVM）区分癌症EV的基线校正拉曼光谱从健康对照（18 Spectra）的那些，当减少到频谱频率范围时，分类精度高于90％ 1800至1940年反厘米，经过50:50培训：测试分裂。 14 Spectra的FTIR分类精度显示了80％的分类准确性。我们的研究结果表明，基本机器学习算法是强大的应用智能工具，以区分癌症患者EVS的复杂振动光谱来自健康患者。这些实验方法将希望作为人工智能辅助早期癌症筛查的有效和有效的液检活动。
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