《储能科学与技术》推荐|黄家辉 等:人工智能与储能技术融合的前沿...

集成高能效线性分类器提取信号特征和结构:Xu等提出了一种基于机器学习的读出通道,适用于多执行器数据存储系统,通过决策树分类和梯度提升直接检测数据符号。该学习模块集成了高能效线性分类器,从原始回读信号中提取特征和结构。实验结果表明,该检测精度高,对码间干扰(ISI)和抖动噪声具有鲁棒性。低复杂度的机器学习模块对...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

作为一种节段纤维,由于几何特征,元纤维在拉伸过程中首先经历结构变形,然后经历材料变形,产生奇异的力学性能,如多向变形、可调刚度、负压缩性和负泊松比。因此,间位纤维增强水凝胶可以通过降低变形后的应力集中来增强整体机械性能,这为复合材料的可调机械性能提供了更宽的设计空间。此外,水凝胶复合材料的优化设计通常依...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

5、可解释性方法:介绍了SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)方法,这是一种可解释性机器学习方法,用于解释模型预测和特征重要性分析。6、SCI论文写作指导:提供了SCI文章写作的案例解析和规范,以及如何撰写具有创新性的论文。机器学习与水泥基复合材料专题1.多维度课程设计:培训不仅涵盖了机器学习的基础模型,还特别强...

从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

基尼系数(GiniIndex):用于评估数据集的纯度,基尼系数越低,表示数据集越纯,决策树会优先选择使基尼系数降低最多的特征。卡方检验(Chi-squareTest):用于检测类别与特征之间的独立性,卡方值大的特征意味着它对分类的重要性更高。增益率(GainRatio):对信息增益的改进,解决了信息增益偏向多值特征的问题。2、...

深圳湾实验室孙坤团队新突破:游离DNA末端特性开辟癌症精准诊断新...

3.末端选择的重要性:末端选择可以富集肿瘤来源的cfDNA分子,恢复大量读数用于下游分析。4.诊断性能的提升:结合机器学习方法,这些指标可以显著提高泛癌患者的诊断性能。5.未来应用的展望:这些指标可以作为构建大型多生物标志物、高性能诊断模型的宝贵元素。

【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

单变量特征选择方法独立的衡量每个特征与响应变量之间的关系,另一种主流的特征选择方法是基于机器学习模型的方法(www.e993.com)2024年10月31日。有些机器学习方法本身就具有对特征进行打分的机制,或者很容易将其运用到特征选择任务中,例如回归模型,SVM,决策树,随机森林等等。说句题外话,这种方法好像在一些地方叫做wrapper类型,大概意思是说,特征排序模型...

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

该模型之所以被选用,是因为其集成了多个决策树,通过对每棵树的预测结果进行汇总,能够显著提高分类的准确性和稳定性。相比于其他算法,随机森林能有效减少过拟合现象,这在处理涉及大量变量和复杂数据的物种状态预测时尤为重要。通过对数据集的随机抽样和特征选择,RF模型能够提供更为可靠的濒危预测结果,有助于更准确地...

转债评级拆解、分析和预测——转债信用分析专题

采用xgboost的方法,结合多棵决策树做提升,从效果上来看,较单一决策树有明显效果上的提高。从特征重要性上来做分析,2024年营收/总资产、剩余期限因子具有明显更高的特征重要性;2023年剩余期限、长期债务/营运资金特征重要性更高;2022年营收/总资产,净利润同比增长率和经营性现金流同比增长率特征重要性更高。

【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型

另外一方面神经网络具有强大的拟合能力,在各种非线性函数关系的拟合问题中有着十分突出的表现,但由于其本身是一个连续函数,自变量通常被视作同等地位进行输入,通过权重参数值对特征重要性进行刻画,因而在分类型数据问题上表现弱于决策树。二者在不同问题的处理上都各有优缺点,因此我们使用知识蒸馏方法对树模型和神经...

消费者行为洞察:制定个性化营销策略的关键

（2.1）描述性分析：通过统计指标（如平均值、中位数、方差等）描述数据的基本特征和分布情况。（2.2）关联性分析：分析不同变量之间的关联程度，揭示潜在的因果关系或相关关系。（2.3）聚类分析：将大量数据按照相似性或差异性进行分类，发现消费者群体的共性和差异性。（2.4）决策树、关联规则等数据挖掘技术：...