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...
帮助学员们,通过本次培训学员将了解蛋白质设计的底层逻辑与基本规则,并掌握蛋白质设计中的常见蛋白质设计算法的实际操作,具备基本的蛋白质设计算法开发的基础能力及前沿视野。01深度学习蛋白质设计课表第一天Python编程基础1.Python基础??Python简介:了解Python的历史、特点和与其他编程语言的比较。??安...
AI究竟是帮助医生还是损害医生的诊断?华人学者顶刊论文表明,这...
2.1随机森林的实现:介绍随机森林算法的基本原理,包括如何构建决策树和如何通过集成多个决策树提升模型性能。2.2支持向量机的实现:解释支持向量机(SVM)的工作原理,包括核技巧的应用和模型参数的选择。2.3k-近邻的实现:讲解k-近邻(k-NN)算法的基本概念,包括距离度量、邻居选择和分类决策规则。2.4传统机器学习...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
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模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1模型性能的评估方法A1.1交叉验证:评估估计器的...
弘犀CRO黄又钢:小微贷款风控模型中的算法探索|CCF-GAIR 2020
深度学习、集成算法、神经网络、正则化算法、规则算法、回归算法、贝叶斯算法、决策树算法、降维算法、实例算法、聚类算法,这些算法十几年前就有了,有些仍在不断更新。如果一个人想做机器学习,至少要懂每个算法的原理,这些算法背后的逻辑是什么?其底层数据是怎么回事?我今天主要介绍集成算法、降维算法、聚类算法和...
机器学习算法的新女王——XGBoost
基于决策树的XGBoost算法演化XGBoost算法是华盛顿大学的一个研究项目。陈天奇和CarlosGuestrin在2016年的SIGGDD大会上发的的论文,让机器学习世界如火如荼。自引入以来,该算法不仅赢得了众多的Kaggle竞赛,而且还被认为是若干前沿行业应用的驱动力。因此,有一个强大的数据科学家社区为XGBoost开源项目做出贡献,GitHub上有大...
算法工程师的面试难不难,如何准备?-图像处理/CV/ML/DL到HR面总结
5、SVM的过程?Boost算法?6、决策树过拟合哪些方法,前后剪枝决策树对训练属性有很好的分类能力;但对位置的测试数据未必有好的分类能力,泛化能力弱,即发生过拟合(www.e993.com)2024年8月30日。防止过拟合的方法:剪枝(把一些相关的属性归为一个大类,减少决策树的分叉);随机森林...
三张图读懂机器学习:基本概念、五大流派与九种常见算法
扩展阅读:《教程|从头开始:用Python实现决策树算法》、《想了解概率图模型?你要先理解图论的基本定义与形式》2.支持向量机(SupportVectorMachine):基于超平面(hyperplane),支持向量机可以对数据群进行分类。优点:支持向量机擅长在变量X与其它变量之间进行二元分类操作,无论其关系是否是线性的...
Nature|国家重点导师医学、基因、单细胞科研发文新方向!速看!
2.决策树算法3.随机森林算法4.支持向量机(SVM)算法简介5.朴素贝叶斯6.Xgboost7.主成分分析PCA算法8.聚类算法9.DBSCAN算法10.层次聚类算法实操内容1.Linux操作系统1.1Linux操作系统的安装与设置1.2网络配置与服务进程管理1.3Linux的远程登录管理...
什么是机器学习?
本文摘自《机器学习算法(MATLAB版)》,有删减。内容简介本书是机器学习领域的入门教材,详细阐述了机器学习的基本理论和方法。全书由15章组成,包括机器学习概论、数学基础知识、线性模型与逻辑斯谛回归、支持向量机、人工神经网络、决策树算法、贝叶斯算法、k近邻算法、数据降维算法、聚类算法、高斯混合模型与EM算法、集...
威斯康辛大学《机器学习导论》2020秋季课程完结,课件、视频资源已...
6.1决策树简介6.2递归算法和Big-O6.3决策树的类型6.4分割标准6.5基尼系数&熵与误分类误差:阐释在CART决策树的信息增益方程式中,为什么要使用熵(或基尼)代替误分类误差作为杂质度量6.6改进和处理过拟合:将决策树的一些问题(例如过拟合)融合在一起并讨论改进方法,例如增益比、预剪枝和后剪枝...