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
决策树是一种非参数的监督学习算法,可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释,并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时,它不能很好地从训练数据中泛化,会导致过拟合。梯度提升是一种集成学习模型,在其中结合许多弱学习器从而得到一个强学习器。这些弱学习...
人工智能教与学| 三本通俗易懂的人工智能原理与教学书籍推荐
本书介绍了人工智能的基本原理和开源硬件的工作原理,以及两者在项目中的应用可能性。书中深入探讨了几种经典的人工智能算法,包括回归算法、贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法和神经网络算法等。软件部分使用Mind+图形化编程软件和Python编程语言,硬件部分使用行空板作为主控器,配合开源硬件模块,结合实例和项目,让学...
Nature重磅!水凝胶领域连续发表两篇Nature,科研里程碑式进展!
机器学习材料目标:1.掌握Python编程基础及其在科学计算中的应用:学会利用Python进行数据处理、模型构建与可视化,熟悉NumPy、Pandas等工具。2.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征...
基于XGBoost 特征选择方法在业务中的应用
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方向;3)算法使用新的学习器去预测梯度,而非真实的标签。新的预测值等于原始预测值加上学习率乘以梯度的预测值;算法反复...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个节点表示一个特征的比较条件,每个分支代表一个可能的输出结果。决策树的构建过程是从根节点开始,根据某个特征的比较结果将数据集分成两个子集,然后对每个子集递归地执行这一过程,直到达到终止条件(例如所有样本都属于同一类别或满足其他预定的...
北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲
(一)机器学习基础算法:(1)贝叶斯(Bayesian)学习以及相关算法;(2)Q学习基本概念;(3)归纳学习-决策树构建算法(www.e993.com)2024年8月31日。掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术,掌握Q学习的基本方法;掌握VC维的定义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesia...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
2从机器学习和深度学习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...
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。
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
2.药物设计基本策略2.1计算机辅助药物设计(CADD)CADD是一种利用计算机技术来辅助药物研发和设计的方法。它结合了计算化学、分子生物学、生物信息学和药物化学等多个学科领域的知识和技术,旨在提高药物研发的效率和成功率,其中的两个基本方法分别是2D-QSAR和3D-QSAR。
引领药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白...
??类和对象:面向对象编程基础,创建类,实例化对象,理解封装、继承和多态。??模块和包:导入标准模块,使用第三方包,创建自定义模块和包。??高级功能:列表推导式、生成器、迭代器、装饰器和匿名函数。3.Python在科学计算中的应用??NumPy:数组创建、数组操作、数学计算、线性代数等。