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树方法:决策树、随机森林神经网络:多层感知机机器学习药物筛选分类案例实操b)深度学习深度神经网络DNN卷积神经网络CNN循环神经网络RNN深度学习常用的loss介绍模型评估与优化方法评估指标:准确率、召回率、F1分数等优化方法:正则化、Dropout等超参数调优超参数对于模型的影响网格搜索、随机搜索基于蛋白和...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

2.构建ECNN结构:平衡约束和损失函数,内部变量应满足平衡方程,通过输出节点力并基于平衡条件和损失函数的最小化来确定层的权重,从而使内部变量具有应力分量的物理意义。损失函数由两部分组成,分别表示内部节点力的平衡和位移边界上外部力的平衡。3.数据生成:使用二维有限元(FE)模型对双轴加载的带中心孔的正方形...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

损失函数做了约束,|T|表示树的叶节点的个数,即表示树的复杂度,参数α≥0控制二者之间的影响,相当于α越大,叶节点的个数对损失函数的影响越大,剪枝之后的决策树更易选择复杂度较小的树,α越小,表示叶节点的个数对损失函数影响越小,α=0意味着只考虑模型与训练集的拟合程度,不考虑模型的复杂度。所以α的...

透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘

它通过迭代地构建多个弱学习器(通常是决策树),并将它们的预测结果以某种方式组合起来,以达到强学习的效果。数学原理深入:梯度提升的核心在于利用损失函数的梯度信息来指导每个弱学习器的训练。在每次迭代中,都会针对当前模型预测的错误(即损失函数的梯度)进行“修正”,构建一个新的弱学习器来尽量减少这些错误。通过累...

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

(NormalizationdistanceIoU),在此基础上提出一种新的尺度估计方法,并将其嵌入判别式跟踪框架.即在训练阶段以NDIoU为标签,设计了具有中心点距离约束的损失函数监督网络的学习,在线推理期间通过最大化NDIoU微调目标尺度,以帮助外观模型更新时获得更加准确的样本.在七个数据集上与相关主流方法进行对比,所...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

-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,类似于流程图的结构(www.e993.com)2024年11月1日。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)-SVM是监督学习中的一种算法,用于分类和回归问题。它通过找到数据点间的最优...

机器学习中决策树的原理与算法 | 科普

决策树剪枝是通过最小化决策树整体的损失函数完成的。决策树的损失函数定义为:其中,树T的叶节点个数为|T|,C(T)表示模型对训练数据的预测误差,即模型与训练数据的拟合程度,|T|表示模型复杂度,参数α是一个非负数,控制两者之间的影响。

人-AI协同中的系统有何不同

在协同决策过程中,优化目标是提升决策的准确性和系统的适应性。可以通过设定损失函数来量化这一目标:其中,Y??是理想输出,L是损失函数,用于评估输出Y与理想状态的差异。3、协同决策过程的实现(1)优化算法为实现优化,可以采用强化学习等算法,通过不断迭代调整机器反馈与人类反思的策略。优化过程可以用以下公式...

独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)

决策树算法通过优化损失函数从数据集中创建树。在分类问题的情况下,损失函数用以度量根节点的目标列中的不纯度(impurity)。不纯度是指我们在上述讨论的信息中可获得的惊奇度或不确定度。在给定节点上,不纯度用以度量Y变量中不同类别的混合物(在我们的例子中,即不同汽车类型的混合)。因此,不纯度也称为在信息中或...

智能风控中的常用算法

集成树中另一大类是梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)。GBDT与随机森林的区别在于,随机森林利用Bagging的思想并行生成多个决策树,而GBDT基于Boosting的思想,每个新生成的决策树会重点修正已生成决策树集合的误差,一个个决策树的结果累加从而实现降低损失函数的目标,是一种串行的思想。