机器学习十大算法:从原理到实践的探索

决策树的优势在于易于理解和解释、可以处理非线性关系和连续型特征、对异常值不敏感等。然而，决策树也存在着一些局限性，例如容易过拟合训练数据、对于大规模数据集的训练时间较长等。此外，决策树的性能也受到特征选择和剪枝策略的影响。四、随机森林随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并综合它们的预...

【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法

利用不纯度可以确定节点(最优条件),对于分类问题,通常采用基尼不纯度或者信息增益,对于回归问题,通常采用的是方差或者最小二乘拟合。当训练决策树的时候,可以计算出每个特征减少了多少树的不纯度。对于一个决策树森林来说,可以算出每个特征平均减少了多少不纯度,并把它平均减少的不纯度作为特征选择的值。下边的例子...

Nature:顶级的高分文章,重新定义高分子材料!

机器学习算法是在海量数据中寻找规律并为实验提供指导性建议,成为推动材料科学研究与创新的热点话题,对于提高材料研发效率、降低材料研发成本、促进制造业转型与升级具有深远意义。利用机器学习算法训练数据集来构建模型,以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等材料性能,大大推动了机器学习在...

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

研究了发生执行器故障的无人机??无人车异构编队系统的层级预设时间最优编队控制问题.以保容错性能和收敛速度的优化控制为研究主线,以层级控制、图博弈理论和预设时间控制为技术基础,构建了一种预设时间最优容错控制算法.虚拟层设计了基于一致性跟踪误差和能量消耗的二次型性能指标函数,借助耦合哈密顿??雅克比...

追随特斯拉,理想汽车也搞“端到端”|钛度车库

但端到端也有缺点。首先是需要海量的标注数据来训练模型。其次是可解释性差,因为深度学习模型通常被认为是“黑箱”,难以解释为什么做出某个决策。还有一个缺点是错误和故障的调试可能较为困难,因为模型的决策过程较为复杂。相较端到端,传统自动驾驶的优势是模块化设计让系统的每个部分可以独立开发和优化,便于调试和维...

美赛已经报名,我该如何准备呢?

一、算法(1)优化类算法优化类问题是从所有可能方案中选择最合理的方案以达到最优目标(www.e993.com)2024年11月27日。在各种科学问题、工程问题、生产管理、社会经济问题中,人们总是希望在有限的资源条件下,用尽可能小的代价,获得最大的收获。优化类问题一般的解题步骤为:(1)首先确定决策变量,也就是需要优化的变量;...

决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?

算法可以快速调整,适应新的问题缺点:需要大量数据进行训练训练要求很高的硬件配置模型处于「黑箱状态」,难以理解内部机制元参数(Metaparameter)与网络拓扑选择困难。问题2、深度学习(DeepLearning)深度学习是人工神经网络的最新分支,它受益于当代硬件的快速发展。

网信最前沿丨决策树是什么?

决策树的优势有:结构简单,便于理解;效率高,较为适合训练集数据量较大的情况;通常不需要接受训练集数据外的知识;具有较高的分类精确度等等。实践与应用决策树算法广泛应用于各个领域,如文本分类、语音识别、模式识别和专家系统等。中科院西北生态环境资源研究院运用多级决策树分类算法提高积雪判别精度问题...

常用机器学习算法优缺点分析

模型训练前需要特征归一化,不然进行梯度下降寻找最优值时会收敛很慢或者不收敛;对于非线性连续特征需要连续特征离散化。当然除了以上缺点,还有它的容易欠拟合,准确度并不是很高(个人认为强于决策树,弱于SVM、GBDT等强分类器)。3.决策树决策树的生成算法有ID3,C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构,其中每个...

随机森林算法有哪些优缺点

随机森林算法有哪些优缺点什么是随机森林算法?随机森林算法有哪些优缺点?随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法,随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。下面我们就来谈谈为什么要使用...