机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

(1)激活函数(2)前向传播过程(3)损失函数实例:手动实现前向传播2.神经网络反向传播与优化(1)梯度下降法原理(2)反向传播算法(3)随机梯度下降(SGD)实例:实现梯度下降算法3.复合材料研究中的多层感知机(MLP)(1)MLP架构设计(2)MLP的训练过程(3)MLP在回归和分类中的应用实例:构...

【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...

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

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...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

反向传播则是计算损失函数对参数梯度的算法,从输出层开始,将误差反向传播到输入层,通过链式法则计算每个参数的梯度。即用于分类的DNN。是数据准备阶段。首先,通过以下代码导入苹果公司(AAPL)股票数据并进行处理:df=yf.download("AAPL",end="2021-01-01")[["AdjClose"]].pct_change(1)df.columns=...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

-正则化是一种防止过拟合的方法,它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度。35.交叉验证Cross-Validation-交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它将数据分成几份,轮流使用其中一份作为测试集,其余作为训练集。36.精确度Precision

数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)

预剪枝:在构建决策树的过程中,根据预设的停止条件(如树的深度、节点内样本数等)提前停止树的生长(www.e993.com)2024年11月1日。后剪枝:在决策树完全生长后,通过评估剪枝前后模型在验证集上的性能(如MSE)来剪去一些不必要的子树。步骤4:模型评估。使用测试集评估决策树回归模型的性能,计算预测值与实际值之间的误差(如MSE)。

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。

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

损失函数与树T相关的风险R相对于f表示为T(x)和f(x)之间的损失函数的期望值:构建决策树的主要目标是构建一个能够很好地泛化到新的、看不见的数据的模型。在理想情况下,我们知道数据的真实分布D,可以直接计算任何候选决策树的风险或预期损失。但是在实践中真实的分布是未知的。

独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)

在Python中的熵计算过程如下:那么,决策树算法是如何使用这种计算方式来构建树的?决策树中的熵如上所述,在决策树中,损失函数最小化叶子节点中的异质性。因此,目标是选择特征,并在特征中以阈值来构建树,以便在将数据分为两部分时,获得最大可能的同质性,换言之,目标是使树的熵值最小化。

从香农熵到手推KL散度:一文带你纵览机器学习中的信息论

根据信息增益准则的特征选择方法是:对训练数据集(或子集)D,计算其每个特征的信息增益,并比较它们的大小,选择信息增益最大的特征。因此在决策树学习中,熵被用来构建树。通过将数据集S根据可能的「最佳」属性分成一些子数据集,从根节点开始构建决策树,「最佳」属性也就是能够将得到的子数据集的熵最小化的属性。