从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而一个“叶子节点”则代表决策的最终结果。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...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

2.图网络表示:将系统描述为??V,E??,其中V表示所有裂纹尖端的顶点,E表示图中的所有边。定义了裂纹尖端顶点在先前时间步的表示、边的表示以及最近邻集的计算方法。通过空间消息传递过程来学习顶点、边和最近邻之间的潜在空间关系。3.Microcrack-GNN框架:由四个GNN组成,分别为-GNN、-GNN...

Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...

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...

极越打样,去激光雷达后高阶智驾怎么玩儿?

第二,非常精准的几何测距和建图的能力,结合之前在场景里面检测一些车道线的特征点,再通过后处理,把这些特征点组织起来拟合成曲线,用VTA网络直接去学习这个道路的结构,这个曲线不用再去做后处理的拟合,直接就从VTA网络里面吐出来,天然就是一条完整的车道线,非常便于后续的建图,使精度是达到厘米级。第三,广泛的道...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

在互补决策树中,首先利用多个预测模型(如本研究中,用的是随机森林、人工神经网络)分别进行预测,然后通过制定规则将这些模型的结果进行整合。比如说,假如两个模型对某一物种的预测结果一致,则直接采用该预测;如果模型之间的预测结果不一致,那么就可以保留为数据不足(DDNE,数据不足或未评估)状态。通过这种方法,可以更...

Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!

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...

一文读懂Tesla自动驾驶技术方案

首先在各个相机分别通过CNN主干网络和BiFPN提取多尺度特征图层,多尺度特征图层一方面通过MLP层生成Transformer的方法中所需的Key和Value,另一方面对多尺度FeatureMap进行GlobalPooling操作得到一个全局描述向量(即图中的ContextSummary),同时通过对目标输出BEV空间进行栅格化,再对每个BEV栅格进行位置编码,将这些位置编码与...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

20.决策树DecisionTrees-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)...

从0到1设计业务系统—风控篇

用户可以通过图形界面轻松配置风险规则,包括条件、动作和优先级;实时预览功能,用户可以查看配置规则的实际效果。①配置规则②规则库3.4决策模型结合规则引擎,实时对业务流程进行风险评估,确保客户能够及时发现潜在风险。检测业务系统的特征指标时,完成通用风险规则检测与决策后,风控引擎会根据黑白名单中的实体进行风...

鹅厂人的用户增长方法论与实践_腾讯新闻

有些企业即使有一个明确的方向,但是这个方向的决策方法却是几个人经过一番头脑风暴之后拍脑袋决定的,大家也没有去想办法去验证一下,然后就开始向下传达,让执行层做事。3.错误的做事和验证方法,得出错误的结论有些企业倒是通过一系列的逻辑得出了一个策略方向,但是在落地执行的时候,由于错误做事和验证的方法,拿...