银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

商业银行要从贷款中获利,就必须加强对于贷款的风险管理,在进行单一评估的同时从大量规律中获取经验,对于人力无法理解的大规模数据,就需相关研究来获取有用的规律,帮助商业银行及其他金融机构做出决策,而决策树对银行及金融机构来说就是一种很好的决策管理方法。通过决策树的每一个子节点可以看出哪一个自变量会对贷款...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

3.案例分析:介绍深度学习在结构仿真中的成功应用案例。6.课程总结与展望1.总结机器学习在结构仿真中的应用现状和发展趋势。2.讨论机器学习在结构仿真中应用的未来方向和潜在挑战。3.对学生的学习成果进行总结和评价。Day2NN-EUCLID:无应力数据的深度学习超弹性材料本构建模(文献讲解与案例实操)培...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

实例:多项式回归在处理复合材料数据中的非线性关系时的应用7.决策树用于复合材料研究实例:决策树回归在预测水泥基复合材料强度中的应用复合材料研究中应用集成学习与支持向量模型1.随机森林用于复合材料研究实例:随机森林在预测复合材料性能中的应用2.Boosting算法用于复合材料研究实例:Catboost在预测复合材料强度...

Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...

1.总结机器学习在结构仿真中的应用现状和发展趋势。2.讨论机器学习在结构仿真中应用的未来方向和潜在挑战。3.对学生的学习成果进行总结和评价。Day2NN-EUCLID:无应力数据的深度学习超弹性材料本构建模(文献讲解与案例实操)培训背景:传统基于数据驱动的材料本构模型依赖大量的应力-应变数据,且大多...

聚宽揭秘:为什么量化研究员喜欢在Kubernetes上使用Fluid简化数据...

收益预测:采用机器学习等先进技术,结合多个因子,构建对目标变量的精准预测模型,涵盖线性回归、决策树、神经网络等多种算法。组合优化:在预期收益和风险约束的基础上,通过优化算法,实现投资组合的最优配置,以最大化投资回报。回测检验:通过在历史数据上进行模拟交易,评估交易策略的有效性和稳定性。

100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析

低偏差机器学习算法有:决策树,k-NN和SVM,高偏差机器学习算法有:线性回归,逻辑回归方差:方差是由于复杂的机器学习算法在模型中引入的误差,模型会从训练数据集学习噪声,在测试数据集上表现很差(www.e993.com)2024年11月7日。它会导致高灵敏度和过拟合。通常,当增加模型的复杂性时,会看到由于模型中较低的偏差而导致的误差的减少。然而,这种情...

基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究

结合图2的箱形图可以看出,发生交通事故和未发生交通事故的新能源汽车出行时长和出行里程的数据分布差异性较大,进一步验证了本文运用决策树算法计算的出行时长和出行里程与交通事故之间的密切性最强,所构造的出行时间重复率、出行空间重复率也反映了出行者的出行偏好,同样得到了较高的相关性评分。

决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?

和集簇方法类似,降维追求并利用数据的内在结构,目的在于使用较少的信息总结或描述数据。这一算法可用于可视化高维数据或简化接下来可用于监督学习中的数据。许多这样的方法可针对分类和回归的使用进行调整。例子:主成分分析(PrincipalComponentAnalysis(PCA))...

工具|Orange 3:机器学习入门神器_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper

树(Tree)可以处理离散数据集和连续数据集,可以用于分类和回归任务。1.散点图结果展示:三、Orange3具体操作介绍(一)加载数据(Excel)主要处理Excel;Tab以及逗号分隔的文件数据。输入数据集通常为表,行中有数据实例(样本),列中有数据属性。属性可以具有不同的类型(数字,分类,日期时间和文本),并具有分配的角色(...

学术科研无从下手?27条机器学习避坑指南,让你的论文发表少走弯路

数据增强有利于平衡数据集和提高机器学习模型的通用性和稳健性,需要注意的是数据增强应该只应用于训练集,不涉及测试集,以防出现过拟合。3.3使用验证集使用一个单独的验证集来衡量模型性能,这包含一组不直接用于训练,而是用于指导训练的样本。验证集的另一个好处是可以进行earlystopping。