深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树是一种非参数的监督学习算法,可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释,并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时,它不能很好地从训练数据中泛化,会导致过拟合。梯度提升是一种集成学习模型,在其中结合许多弱学习器从而得到一个强学习器。这些弱学习...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1...
AI双雄对决:生成式AI与传统AI的五大区别
传统AI包括各种机器学习算法,如决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归等。举个例子,如果想让传统AI识别猫和狗的图片,你需要提供成千上万张标注好的猫和狗的图片。AI会通过学习这些图片的特征(比如猫的尖耳朵、狗的圆鼻子)来进行分类。生成式AI基于生成模型生成式AI则是一种能够生成新内容的AI。它不仅能识别和...
创世界首例!高分子材料领域连发两篇Nature!研究迎来里程碑式突破!
4)决策树剪枝5)决策过程可视化和特征重要性分析6)分类决策树和回归决策树的区别3.分子渗透性分类预测1)使用定量的1D分子描述符和不同的机器学习模型进行QSAR模型的训练和预测2)使用定性的2D分子描述符和不同的机器学习模型进行QSAR模型的训练和预测3)比较不同分子描述方法对QSAR模型性能的影响4.多层感知...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-分类是一种监督学习方法,用于将数据点按照类别进行标记或分组。比如,电子邮件过滤器将邮件分为“正常邮件”和“垃圾邮件”。19.回归Regression-回归是监督学习中的一种方法,用于预测连续数值的输出,如房价预测。20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
机器学习(ML)在材料研究中的应用,让学员能够掌握学习理论知识及熟悉代码实操,文章的复现,学会anaconda、Python、pymatgen等软件、以及机器学习数据采集及清洗、分子结构表示及提取、模型训练和测试、性能评估及优化,KNN、线性回归方法,学会机器学习材料预测,材料分类,材料可视化,多种机器学习方法综合预测等操作技能,独自完成...
2024年南京信息工程大学硕士研究生招生管理工程学院考试大纲
1、了解决策的涵义、原则、程序、方法;2、理解决策的特征、决策的划分标准与决策类型、古典决策理论、行为决策理论的主要内容、决策每一步骤的基本要求以及确定型、风险型和不确定型决策方法的涵义与具体步骤;3、掌握运用决策树法和量本利分析法等方法进行决策。
决策树,10道面试题
答案:决策树和逻辑回归都是监督学习算法,但它们之间有以下区别:模型形式:决策树是一种基于树结构的模型,而逻辑回归是一种基于线性模型的方法。适用问题:决策树可以用于分类和回归问题,逻辑回归主要用于二分类问题(也可以扩展到多分类问题)。决策边界:决策树的决策边界是分段的、非线性的,而逻辑回归的决策边界是线...
关于“时间序列回归”,这些你必须知道的事!
比较不同模型在相同的训练集中的效果,或是相同模型的不同参数在同一个训练集中拟合的效果;在验证样本集中验证模型的准确度,通过相关的结果评估公式选择表现最好同时没有过拟合的模型。线性模型回归就是使用若干已知的样本对公式参数的估计。,这里的回归函数可以是任意函数,其中线性回归的模型如下所示:...
2017 BATJ抢滩新金融的迂回:ABCD战略统一,回归科技原点
今年11月推出的大数据风控平台“般若”则是通过梯度增强决策树、深度学习、关联挖掘等一系列手段实现高维数据降维、解决数据稀疏问题,再基于数亿级的用户数据进行图计算,可将信用标签传递,丰富信贷样本。而在区块链领域,与其说是百度相中了ABS这条路,倒不如说百度是寄望于区块链实现在ABS市场的弯道超车。据Wind资讯的...