《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

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...

【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...

在构建RCNN模型时,除了上述已展示的部分,还可以继续添加其他类型的层(如卷积层Conv1D、全连接层Dense等),并根据具体的任务(如回归或分类)选择合适的损失函数(loss)、评估指标(metrics)、激活函数(activation)和优化器(optimizer)。这些参数都可以作为函数的输入进行灵活配置。决策树、SVM、回归机器学习方法金...

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

创世界首例!高分子材料领域连发两篇Nature!研究迎来里程碑式突破!

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(www.e993.com)2024年11月1日。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、特征选择、模型训练与评估等步骤,学会使用sklearn等工具库完成任务。4.了解材料数据的特征工程与数据库应用:学习如何表示分子结构与晶体结构...

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

与决策树一样,随机森林也旨在近似概率分布D上的真实函数f:X→Y。D在实践中通常是未知的,因此有必要使用启发式方法来构建单个树。与随机森林相关的相对于f的风险R_RF是R(x)和f(x)之间损失函数的期望值。考虑到R是T的集合,风险通常低于与单个树相关的风险,这有助于泛化:...

独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)

损失函数决策树算法通过优化损失函数从数据集中创建树。在分类问题的情况下,损失函数用以度量根节点的目标列中的不纯度(impurity)。不纯度是指我们在上述讨论的信息中可获得的惊奇度或不确定度。在给定节点上,不纯度用以度量Y变量中不同类别的混合物(在我们的例子中,即不同汽车类型的混合)。因此,不纯度也称为...

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

在本文中,我们从最基本的自信息和信息熵到交叉熵讨论了信息论的基础,再由最大似然估计推导出KL散度而加强我们对量化分布间相似性的理解。最后我们简要讨论了信息熵在机器学习中的应用,包括通过互信息选择决策树的特征、通过交叉熵衡量分类问题的损失和贝叶斯学习等。