机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

尽管降维方法种类繁多,但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时,NLDR很有用。在某些情况下,非线性降...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

实例:线性回归在处理复合材料数据中的应用6.多项式回归用于复合材料研究实例:多项式回归在处理复合材料数据中的非线性关系时的应用7.决策树用于复合材料研究实例: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...

从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

量化投资依赖大量的、数据和复杂的模型,而决策树算法不仅能够将数据转化为易于理解的层次化结构,还能捕捉因子与股票涨跌的非线性关系。接下来,我们以预测股票的涨跌作为一个小例子。假设你拥有大量历史数据,包含基本面和技术面、市场情绪、大盘趋势等数据。接着,我们可以使用训练集来构建决策树模型:根节点??公司...

AI最新资讯|马斯克xAI发布首个API,定价「大胆」;前OpenAI CTO成立...

该模型基于两种非线性回归算法,即决策树的随机森林集成和多层感知器神经网络。该研究以「Real-timecapablemodelingofICRFheatingonNSTXandWESTviamachinelearningapproaches」为题,于2024年8月12日发布在《NuclearFusion》。射频(RF)波加热系统是用来辅助加热磁约束聚变装置的重要方法之一,其...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

数据预处理简单:决策树对于缺失值和异常值具有较好的容忍性,不需要对数据进行严格的预处理。特征选择自动化:决策树可以自动选择最重要的特征进行分裂,能够处理高维数据和特征选择问题。处理非线性关系:决策树可以处理非线性关系,不需要对数据进行线性化处理。

转债评级拆解、分析和预测——转债信用分析专题

财务指标方面,使用综合财务指标结合一些非线性的方法能明显提高解释能力:简单考虑过去两年年发行人经营性现金流和净利润均为负的转债,2022年以来当年转债评级下调概率均维持在50%及以上(www.e993.com)2024年10月31日。另外,采用决策树方法对2018-2022年历史数据进行训练,可以得到基于年报净利润增长率、营收增长率、速动比率等因素结合的预测逻辑。采...

Transformer要变Kansformer?用了几十年的MLP迎来挑战者KAN

很明显,MLP将线性变换和非线性分别处理为W和σ,而KAN则将它们一并处理为Φ。在图0.1(c)和(d)中,研究者展示了三层MLP和三层KAN,以说明它们之间的区别。KAN的准确性在论文中,作者还证明了在各种任务(回归和偏微分方程求解)中,KAN在表示函数方面比MLP更有效。而且他们还表明KAN...

基于SPSSPRO的消费侧电力需求预测

然而，它们在处理复杂非线性关系、大数据集和高维度特征方面可能显得能力有限，且对数据质量和预处理的要求较高。在实践中，结合使用统计学方法和机器学习技术往往能够更好地解决分析问题，平衡各自的优势和劣势。4.灰色关联分析4.1.概念灰色关联分析通常用于处理不完全、不确定或不充分的信息。灰色关联分析通过测量...

【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!

PCA是线性降维,AutoEncoder是非线性降维。根据正常数据训练出来的AutoEncoder,能够将正常样本重建还原,但是却无法将异于正常分布的数据点较好地还原,导致还原误差较大。因此如果一个新样本被编码,解码之后,它的误差超出正常数据编码和解码后的误差范围,则视作为异常数据。需要注意的是,AutoEncoder训练使用的数据是正常数据...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

决策树的应用非常广泛，例如在金融领域中用于识别欺诈交易、在医疗领域中用于诊断疾病等。决策树的优势在于易于理解和解释、可以处理非线性关系和连续型特征、对异常值不敏感等。然而，决策树也存在着一些局限性，例如容易过拟合训练数据、对于大规模数据集的训练时间较长等。此外，决策树的性能也受到特征选择和剪枝策略...