钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
容易发生过拟合(随机森林可以很大程度上减少过拟合);忽略了数据之间的相关性;对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征(只要是使用了信息增益,都有这个缺点,如RF)。七、K-Means聚类K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般...
可解释性机器学习:使模型的决策过程可理解和可解释
传统的机器学习算法如决策树、线性回归等模型通常具有较强的可解释性,可以通过特征权重、决策路径等方式来解释模型的决策原因。然而,随着深度学习等复杂模型的发展,模型的可解释性越来越差,使得人们难以理解模型的决策过程。可解释性机器学习旨在提供一系列方法和技术,使得复杂模型的决策过程能够被人类理解和解释。二、...
“固定剂量复方制剂”研讨会报告:胃肠道生理学的考虑和开发策略
除了考察胶囊外,磁共振成像(MRI)最近也被应用于胃肠道功能的研究,与其他技术相比,这项技术具有一些主要优势:它是非侵入性的,不会使受试者暴露于辐射中,并且不需要任何造影剂。这是一种可以同时测量胃、小肠和结肠的体积、物理化学特征以及转运速率,并量化运动方式的独特的技术。这项技术尚未在各研究中心建立...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
决策树既可以用于分类问题,也可以用于回归问题。分类树的映射函数是多维空间的分段线性划分,用平行于各坐标轴的超平面对空间进行切分;回归树的映射函数是分段常数函数。决策树是分段线性函数而不是线性函数。只要划分的足够细,分段常数函数可以逼近闭区间上任意函数到任意指定精度,因此决策树在理论上可以对任意复杂度的数...
人工智能将更注重智能化个性化多模态融合
使用透明模型(如决策树或线性回归等),这些模型可以被解释并且不会掩盖其内部运作机制。通过可视化技术,将模型输出以图形方式呈现出来,以便用户更好地理解和解释模型的结果。局部解释性方法专注于对单个预测结果进行解释,例如LIME(局部可解释性模型评估)算法,它可以生成关于特定预测的局部解释。提供上下文信息。在解释模型...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-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(www.e993.com)2024年7月19日。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边界来分隔不同的类别。23.逻辑回归LogisticRegression
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
同源建模的优势是它可以利用已知结构的蛋白质来预测目标蛋白质的结构。这样一来,我们就可以避免在实验室中耗费大量时间和资源来解析目标蛋白质的结构。同源建模的局限性是它必须依赖于已知结构的蛋白质作为参考,如果目标蛋白质与已知结构的蛋白质相似度较低,预测结果可能不够准确。因此,在药物研发过程中,我们仍然需要...
他!荣登Nature顶刊,这项领域最具影响力的顶尖文章出现!
1.决策树1.1决策树的原理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
决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?
优点:在非线性可分问题上表现优秀缺点:非常难以训练很难解释问题4、降维算法(DimensionalityReductionAlgorithms)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...
决策树,10道面试题
答:优点:易于理解和解释,能处理numerical和categorical数据,弹性强,具有强鲁棒性。缺点:可能过拟合训练数据,对于缺失值敏感,枝化因子大时计算复杂度高。如何判断决策树的性能好坏?答:可以通过正确率、召回率、F1score等指标来判断决策树的性能。也可以通过验证集来判断决策树是否过拟合,验证集的性能比训练集...