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
决策树分类器是一个强大的机器学习模型,理论上它可以添加尽可能多的节点来解决任何非线性分类问题。在二维空间中,无论实际边界有多复杂,总是可以通过添加更多的水平和垂直线来近似。同样的原理也适用于n维空间,我们可以添加越来越多的超平面来模拟边界。但是这种强大的模型有一个显著的缺点:过拟合。过拟合发生在机器...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
机器学习既包含符号推理又包含连接主义,它强调让机器自动“学习”,是人工智能的具体实现方法。经典的机器学习算法包括K近邻、线性回归、朴素贝叶斯、决策树与随机森林、支持向量机和人工神经网络等,这些经典的方法在20世纪90年代就已经在高能物理领域逐步被引入和推广,时至今日仍然发挥着重要作用。其中,人工神经网络是...
基于XGBoost 特征选择方法在业务中的应用
逐渐被越来越多的数据科学家采用,并在许多机器学习比赛中脱颖而出。2.XGBoost基本原理XGBoost算法的基本原理如下:1)初始化一个弱学习器(通常是决策树),并计算该学习器的预测值和损失函数;2)算法计算损失函数对于当前预测值的梯度。梯度可以被理解为损失函数在当前预测值处的斜率,它给出了优化损失函数的...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用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...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
联结主义,强调模仿人脑的工作原理,建立神经元之间的联结模型,以此实现人工神经运算。大家可能会有点激动。没错,这就是现在非常热门的神经网络模型。神经网络的概念其实诞生得很早。1943年,美国神经生理学家沃伦??麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特??皮茨(WalterPitts),基于人类大脑的神经网络,创建了一个...
福州大学2025研究生《运筹学》考试大纲
(5)掌握图的最小部分树、最短路、最大流的应用8、决策分析(1)掌握决策的分类和过程(2)掌握风险型决策方法(3)掌握决策树方法(包括多阶段决策和贝叶斯决策)(4)掌握效用函数方法科目说明:考生可携带无存储和无编程功能的电子计算器(www.e993.com)2024年9月15日。参考书目(须与专业目录一致)(包括作者、书目、出版社、出版时间、版次...
云顶财说 | 产业变迁与企业成长:英伟达奇迹的秘密
图3:CPU和GPU的工作原理图(三)大模型的出现—从“算法为王”到“算力为王”1980s开始,机器学习成为现代人工智能的核心,并发展出决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等算法。2000s后,人工智能进入深度学习时代,卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等深度学习算法在图像识别、语音识...
关于当前涉人工智能几个法律问题的思考
逻辑决策树的决策过程是确定的,因此从理论上讲,每一步决策都可以追溯到人工智能研发设计者事先所作的决策。目前,符号型人工智能的典型代表包括专家系统、知识图谱、知识工程以及数据库等,具体的应用领域包括互联网广告行业的计算广告、搜索平台的点击率预估、金融行业的风险控制等。
图像传感器的堆叠与互联
另一个示例是将像素分组在一起以共享TDC,并通过决策树算法确定访问优先级。它们的芯片堆叠和芯片间像素级互连由台积电制造。通过45nm/65nm技术实现了19.8??μm像素,检测距离为150m至430m。二、红外传感结合RGB-NIR传感的方法在许多潜在应用中都很引人注目,尤其是在监控系统中。一些通用策略...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造
“大家好,这是我在这里的第6篇原创文章,上一期我们介绍了药物化学的基本原理,掌握了药物化学在新药研发中的应用。这一期我们将继续探索新药研发的神奇领域,探讨药物设计:苗头化合物的改造策略和方法”PS:本文部分内容是在学习了中国大学MOOC上的福州大学国家精品课程《药物化学》以及复旦大学国家精品课程《药物设计...