难以破解的AI“黑匣子”

相比之下，其他AI算法，如决策树或线性回归（常用于医学和经济等领域），则更具可解释性。它们的决策过程易于理解和可视化。工程师可顺着决策树的分支，清晰地看到特定结果是如何得出的。这种清晰性至关重要，因为它为AI注入了透明度，并向算法的使用者提供了安全保障。值得注意的是，欧盟《人工智能法案》强调了拥有透...

美团机器学习岗面试9道|含解析|样本|锚点|聚类|拟合|序列|正则化...

逻辑回归是一种用于二分类问题的统计模型,通过逻辑函数(如Sigmoid)将线性组合的输入映射到0和1之间的概率值。其主要步骤包括:线性组合特征:应用Sigmoid函数:通过最大似然估计优化参数w和b。逻辑回归易于实现,计算效率高,但不适合处理复杂的非线性关系。问题9、介绍一下决策树和XGBoost决策树:一种树形结构...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材料性能预测等。3.机器学习在结构仿真中应用的挑战和解决方案。3.机器学习在结构设计优化中的应用1.基于机...

机器学习之决策树算法

决策树是归纳学习中的一种展示决策规则和分类结果的模型算法。在本文中,作者分享了决策树的原理和构造步骤,以及日常应用场景,供各位参考。一、什么叫决策树?决策树(DecisionTree),又称判断树,它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知实例,通...

从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

决策树的核心思想是找出更为纯净的子集,理想情况下,每个子集中的数据都指向极其单一的结论。图片来源:大岩资本。2如何构建一棵决策树?在决策树中,有两个至关重要的问题,它们直接影响到树的构建和最终的模型性能:1、选择分裂特征这是构建决策树时最核心的问题。每次选择何种特征来分裂数据集,决定了决策树...

策略产品经理:模型训练常知的六种算法

5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法(www.e993.com)2024年10月31日。适用问题任务:分类、回归。核心思想:根据有区分性的变量查分数据集。基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。

谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...

(2)回归算法:从线性回归、Logistic回归与Cox回归讲起;(3)PLS-DA算法:PCA降维后没有差异的数据还有救吗?(4)VIPscore的意义及选择;(5)分类算法:决策树,随机森林和贝叶斯网络模型;C2一组代谢组学数据的分类算法实现的R演练(1)数据解读;(2)演练与操作;C3无监督式机器学习在...

揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角

例如可以通过调整变量选择算法(如LASSO)来搜索异质性,该算法会自动选择处理和协变量之间更具预测性的交互效应。社会科学家还采用了基于树的方法来揭示对处理的不同反应。决策树是一种广泛使用的机器学习方法,它递归地将数据分割为越来越小的子集,其中数据具有更大的相似性。决策树对社会研究很有吸引力,因为它们易于...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-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。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...

现在入门“AI无监督学习”还来得及(9000字干货)

在无监督学习中,AI不再依赖已知的标签信息来指导学习过程,而是借助算法自行探索数据中的内在结构和模式。在此基础原理上,我们可以发现无监督学习的很多亮点。1.无标签指导无监督学习的主要特点是在训练阶段缺乏标签或类别信息的指导,AI无法依赖已有的“答案”来完成学习,它需要从大量未标记的数据中,找出潜在的模式...