深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树是一种非参数的监督学习算法,可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释,并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时,它不能很好地从训练数据中泛化,会导致过拟合。梯度提升是一种集成学习模型,在其中结合许多弱学习器从而得到一个强学习器。这些弱学习...
极限决策树
极限决策树网格搜索、管道、决策树、支持向量机、Hyperparameter调优、混淆矩阵、ROC曲线,如果你三个月前向我提起这些术语,我绝对不知道你在说什么。然而我刚刚完成了一个项目,使用了所有这些技术、方法和工具。我的大脑已经接受了每天都会被新概念淹没的事实,并期待着能够立即将它们投入使用。FlatironSchool数据科...
OpenAI发布最新模型o1应用场景和对大语言模型产品的7点启发
注解:蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch,MCTS)是一种基于随机模拟的搜索算法,主要用于解决需要进行决策和推理的复杂问题,如棋类游戏(例如围棋、国际象棋等)。MCTS通过模拟游戏中的不同可能走法,逐步构建和优化决策树,从而在复杂的状态空间中找到最优策略。启发四:扩展业务推理算力比扩招模型参数算力更高效业界...
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!
1)K-Means聚类算法3)二维电镜图像处理2.利用机器学习预测高能材料分子性质文章2)从SMILES生成分子坐标051.利用机器学习加速发现耐高温氧化的合金材料文章4)多种模型训练5)使用训练好的模型进行推理2.决策树(可解释性机器学习)预测AB2合金的储氢性能文章3)动手建立一棵树4)决策树剪枝...
人工智能为美术创作打开新空间
AI绘画之所以具有如此独树一帜的美学特征,根本原因是AI拥有超强的计算能力、理解能力、自主学习能力和模仿能力。正是这种能力赋予神经网络算法模型生成性,这是早期的决策树等传统AI算法所不具备的显著优势。为了与前三代数字绘画所对应的几何美学、奇观美学和互动美学有所区别,我们将AI绘画所呈现的美学特征定义为计算美学...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
在应用上,回归算法常用于金融预测、股票市场分析等领域(www.e993.com)2024年9月15日。二、聚类算法聚类算法是一种将数据按照相似性进行分类的机器学习算法。常见的聚类算法包括K-means和层次聚类。聚类算法在市场细分、客户分群等领域应用广泛,能够帮助企业更好地理解客户需求和市场趋势。三、决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法,通过递归地...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
剪枝(pruning)算法的基本思路为剪去决策树模型中的一些子树或者叶结点,并将其上层的根结点作为新的叶结点,从而减少了叶结点甚至减少了层数,降低了决策树复杂度。从基本策略上讲,决策树的剪枝分为预剪枝和后剪枝,下边将分别介绍这两种剪枝策略。二决策树损失函数...
4分钟读懂超强算法模型——随机森林!
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,以准确性和鲁棒性而著称。随机森林结合来自许多决策树的见解,得出更准确的结论。分解随机森林决策树的集成:随机森林由许多决策树组成,每棵树都对问题提供不同的视角。投票系统:在随机森林中,每个决策树都会对输入的数据进行预测,并产生一个结果。
跨材料、跨工艺、跨设备!具有通用性的AI或成为指挥3D打印的“中枢...
这项研究利用机器学习模型,通过广泛的数据集来预测金属增材制造构件的机械性能,如屈服强度、极限抗拉强度、弹性模量、伸长率、硬度和表面粗糙度等。研究中使用了多种机器学习算法,包括随机森林、梯度提升决策树、支持向量机、高斯过程回归、LASSO回归、Ridge回归、神经网络和XGBoost等,以评估它们在预测方面的性能。
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法。适用问题任务:分类、回归。核心思想:根据有区分性的变量查分数据集。基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。