梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论

复杂系统往往是通过最简单规则的重复和反馈形成的,如树、雪花、人类肺部发育等都遵循简单的“分形”规则,而蚁群、大脑和机器学习亦是通过简单规则的反复运用以及相互反馈而形成的。自组织性是复杂系统区别于传统学科研究对象的一个重要特征,它要求人们不仅仅关注系统的静态描述,更应关注系统之间以及系统与子系统间的协同...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

(4)决策树回归(DTR)(5)随机森林(RF)实例:以纤维增强热塑性复合材料为例,使用物理基础的能量等效原理和机器学习算法来建立复合材料的力学性能模型,预测其应力应变曲线并进行模型比较6.机器学习模型评估(1)回归模型中的评价指标(MSE、RMSE、MAE和R2)(2)小提琴图绘制及评估实例:以PBO为例,比较不同模型的...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

三、决策树决策树是一种监督学习算法，它通过构建树状结构来预测分类或回归问题。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构，每个内部节点表示一个特征的比较，每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。

大数据和机器学习在验证上市公司财务报表真实性的应用研究

决策树也是一类常见的机器学习算法。它的原理就是不断地构建节点来进行分类,通过训练集得到的树分类模型来进行预测。决策树的优势在于它具有很强的可解释性,分类的过程形成一个二叉树,可以看到相应的判断依据。另外,由于决策树输出的最终结果非常的直观,可以指导专家制定打分卡。3.3评分卡模型采用评分卡模型将风险...

谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...

(5)分类算法:决策树,随机森林和贝叶斯网络模型;C2一组代谢组学数据的分类算法实现的R演练(1)数据解读;(2)演练与操作;C3无监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用(1)大数据处理中的降维;(2)PCA分析作图;(3)三种常见的聚类分析:K-means、层次分析与SOM(4)热图和hcluster...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

适应树型候选框提取网络(Adaptivetree-structureregionproposalextractionnetwork,AT-RPN),无需先验知识的积累,避免了人为调参的训练模式;最后,引入全局定位回归算法,以全局定位的模式在复杂的缺陷检测中实现缺陷更精确定位.本文实现一种快速、准确、更智能化、更适用于实际应用的热轧带钢表面缺陷的算法....

数据化运营、精准营销10大常用模型

??应用:在用户精细化运营中,聚类分析可以帮助企业识别出具有相似特征的用户群体,从而进行分群运营。例如,可以根据用户的消费习惯、兴趣爱好等特征进行聚类分析,然后针对不同群体制定个性化的营销策略。8.决策树模型??定义:决策树是一种通过树状图来辅助决策的方法,它通过分析一系列属性(特征)来预测目标变量的...

新疆和田玉籽料等级详解:顶级作品欣赏与结构特征分析

新疆和田玉籽料等级怎么区别机器学习算法的结构优缺点以及适用场景机器学习算法的感观优缺点:1.决策树算法优点:决策树算法易于理解和解释,可以可视化地展示出来,可以帮助人们快速了解模型的黄玉决策过程;决策树算法不需要数据进行预处理,可以支持数值和离散值,可以处理多分类问题。

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

心理人工智能,例如快速节俭决策树,可以增强和完善人类决策。在每个案例中,专家的知识都可以转化为算法。与许多更复杂的算法不同,心理人工智能是公开透明的,情况发生变化时,允许用户理解和适应算法。在不确定的情况下,人类的判断力和透明度都是必不可少的。就银行而言,没有空间估算数百万个风险的透明算法,可以帮助当局...

决策树(Decision Tree)CART算法

决策树(DecisionTree)C4.5算法1.CART算法的认识ClassificationAndRegressionTree,即分类回归树算法,简称CART算法,它是决策树的一种实现,通常决策树主要有三种实现,分别是ID3算法,CART算法和C4.5算法。CART算法是一种二分递归分割技术,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支,因此...