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
DXN的检测未有效结合燃烧过程机理.针对该问题,本文提出基于仿真机理和改进线性回归决策树(Linearregressiondecisiontree,LRDT)的DXN排放建模.首先,采用基于床层固废燃烧模拟软件
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
实验数据分析:利用深度学习对实验数据进行分析,识别材料的行为特征,改进材料性能测试和分析的方法等。总的来说,深度学习在材料领域提供了新的方法和工具,可以显著提升在声学材料(噪声控制、声学隐身)、光学材料(隐身技术、超透镜)、电磁材料(无线通信、智能反射材料)、结构材料(防震和减振、自修复材料)、能源领域(光伏...
机器学习基础知识点全面总结!
catboost是一种基于对称决策树算法的GBDT框架,主要解决的痛点是高效合理地处理类别型特征和处理梯度偏差、预测偏移问题,提高算法的准确性和泛化能力。Bagging1.26随机森林随机森林分类在生成众多决策树的过程中,是通过对建模数据集的样本观测和特征变量分别进行随机抽样,每次抽样结果均为一棵树,且每棵树都会生成...
文化大数据政策及新闻简报(2.5)
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。3、决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速...
数据解读|针对甜瓜早期采摘预测的集成学习算法
梯度提升决策树作为一种成熟的集成学习算法,着重于有效降低预测值与实际值的偏差。它将多个回归树模型串联起来形成一个强学习器,其base-learner回归树模型具有效率高、缺失值不显著的特点。通过不断拟合前一棵树的残差来提高性能,更侧着于学习模型的准确性。它还具有效率高、预测准确、对原始数据不敏感、模型可解释性...
AI专题报告:人形机器人的AI算法,如何借力于自动驾驶FSD
在决策树生成时,特斯拉参考蒙特卡洛模拟生成了交互树,其生成是由粗到细的:1)在感知输出的占用网络、车道线、车道拓扑关系基础上粗生成行驶目标,给出车可能到达的车道线及行驶区域;2)利用传统优化算法,生成可能到达目标的行驶路径;3)动态博弈,考虑t+1、t+2等时间内与周边障碍物的交互博弈,继续生成...
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。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...
200 道经典机器学习面试题总结
2、两个方法都可以增加不同的正则化项,如L1、L2等等。所以在很多实验中,两种算法的结果是很接近的。区别:1、LR是参数模型,SVM是非参数模型。2、从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是LogisticalLoss,SVM采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小...
九卦| 祝世虎:漫话人工智能算法在智能风控领域中的应用
笔者自认为是一个“理性的感性人”,每次根据场景、数据、算力这些因素“理性”选择算法后,总有一些莫名的忧伤,总结起来就是如下三点:对集成学习的依赖、对深度学习的偏爱、对专家规则的无奈。对于高维逻辑回归、集成学习的依赖毋庸置疑,高维逻辑回归和集成学习这两类算法各方面相对均衡,是目前智能风控领域算法的第一...
收藏| 总结经典的机器学习面试题
2、两个方法都可以增加不同的正则化项,如L1、L2等等。所以在很多实验中,两种算法的结果是很接近的。区别:1、LR是参数模型,SVM是非参数模型。2、从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是LogisticalLoss,SVM采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小...