《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

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...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

实例:决策树回归在预测水泥基复合材料强度中的应用复合材料研究中应用集成学习与支持向量模型1.随机森林用于复合材料研究实例:随机森林在预测复合材料性能中的应用2.Boosting算法用于复合材料研究实例:Catboost在预测复合材料强度中的应用3.XGBoost和LightGBM用于复合材料研究(1)XGBoost(2)LightGBM(3)模型...

我校计算机科学技术学院学生在信息安全顶级期刊发表论文

论文提出了一个基于复制秘密分享的决策树安全外包方案。该方案设计了通过矩阵存储决策树信息的方法,以此将决策树安全预测转换为矩阵乘法,解决了已有方案中因填充虚拟节点导致通信计算成本指数增长的问题。同时,利用复制秘密分享可以低成本计算向量点积的特性,高效地实现了稀疏决策树的安全预测。此外,基于二叉树的结构,设计了...

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.在机器学习基础上深入了解多种分子模拟案例:学员应能够理解和应用多个分子模拟案例的能力,涵盖有机体系、合金体系、锂电池、液态水等多个体系,并能够对分子模拟数据进行处理和深入分析。2.精通多种量子化学方法:学员应熟练掌握多种量子化学方法和软件,能够在实际问题中明智地选择适用的方法进行分析,并掌握标定后...

CV最新论文|10月23日 arXiv更新论文合集

我们将所审查的方法分为三类：（1）传统的图像处理方法（如局部最大滤波、图像分割等）;（2）传统的机器学习方法（如随机森林、决策树等）;（3）基于深度学习的方法(www.e993.com)2024年11月7日。基于深度学习的方法贡献了大部分论文，我们进一步讨论了基于深度学习的方法作为语义分割和目标检测方法。此外，我们还讨论了四个与ITCD相关的问题，以...

进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时

本文重点关注的一个例子是进化决策树。这类分类器使用进化算法来构建鲁棒性更强,性能更好的决策树。进化算法依赖于生物进化启发的机制。决策树是什么?如何根据进化算法搭建决策树?与其它分类器相比,进化决策树的表现如何?数据集为了说明本文中提及的概念,我将使用航空公司乘客满意度的调查结果数据集。有关此...

全球计算机视觉顶会CVPR 2020论文出炉:腾讯优图17篇论文入选

具体来说，将传统的决策树与神经网络结合，在树的内部节点中使用路由来确定树内从根到叶的计算路径，并且在树的边上添加了卷积操作增强表示学习，最终决策融合了所有叶节点的预测。该模型以一种由粗到细的层次方式学习具有判别力的特征。此外，采用非对称的策略来增加多尺度特征提取，增强样本的区分性特征表示。采用...

CVPR 2020满分论文 | FineGym:面向细粒度动作分析的层级化高质量...

决策树标注过程带来了比动作标签本身更丰富的信息从根节点到叶子节点的路径还原了整个分类过程,并且记录了某一类运动最显著的属性标签集合。同时,在叶子节点中,每一个类别的动作还标注了其难度分数,可用于动作难度评估的研究。「下马看花」——现有方法分析...

...数据提出细胞分群方法的基准分析框架并给出方法选择决策树 |...

综合上述分析结果,这篇文章为单细胞质谱流式分析领域的研究者,特别是那些没有计算基础的初学者,提供了细胞分群方法的选择决策树。据悉,上海交通大学生物医学工程学院个性化医学研究院是中国最早建立起单细胞质谱流式技术的单位之一,并已初步实现技术向临床应用的转化,先后利用单细胞痕量蛋白分析技术完成了寄生虫耐药、银...