机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

(4)决策树回归(DTR)(5)随机森林(RF)实例:以纤维增强热塑性复合材料为例,使用物理基础的能量等效原理和机器学习算法来建立复合材料的力学性能模型,预测其应力应变曲线并进行模型比较6.机器学习模型评估(1)回归模型中的评价指标(MSE、RMSE、MAE和R2)(2)小提琴图绘制及评估实例:以PBO为例,比较不同模型的...

深度解读:OpenAI o1技术原理分析及产业影响

综合以上分析,我们判断Q*(也就是现在的o1)其本质是通过自博弈强化学习,以及蒙特卡洛树搜索等技术,将思维树的推理能力,通过合成数据的形式训练给大模型,从而大幅增加大模型逻辑推理能力。(5)24年以来的几篇重要论文以上是23年底的判断,时间转眼来到了24年9月。今年以来,有几篇关键论文,对于我们理解o1很有帮助。

R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型

基于决策树的分类模型有如下几个特点:(1)决策树方法结构简单,,便于理解;(2)决策树模型效率高,对训练集数据量较大的情况较为适合;(3)树方法通常不需要接受训练集数据外的知识;(4)决策树方法具有较高的分类精确度。预警方案设计数据在进行操作的过程中,我们一共分了四步,分别是数据分析和分离数据集,建立训练...

100种分析思维模型之:随机森林

在构建决策树时,随机森林会对数据进行有放回的随机抽样,以生成不同的数据集,让每棵决策树都是不同的,从而增加模型的多样性。需要注意的是,当决策树的数量较多时,随机森林会消耗大量的计算资源,而且可解释性会变差。在某些情况下,尤其是当数据量比较小的时候,随机森林有可能并不比单棵决策树的表现更好。但...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

分析师:FanghuiShao在当今金融领域,风险管控至关重要。无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户,还是信贷风控模型的构建,以及基于决策树的银行信贷风险预警,都是金融机构面临的关键挑战。本银行信贷风控专题合集将通过代码和数据案例深入探讨这些金融场景中的问题与解决方案,通过对数据的深入分析、模型的构建与优化...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

第1天:声子晶体等弹性波超材料基本理论与计算模型1.1弹性波超材料1.1.1弹性波超材料基本概念1.1.2声子晶体等弹性超材料的应用前景1.1.3计算方法(6大方法)1.1.4带隙机理1.1.5模态分析(能量耗散机理)1.1.5COMSOL商用有限元软件的安装...

数据分析该怎么做?一文理清数据分析的完整流程!

数据建模是数据分析的核心步骤之一，它包括选择合适的模型、训练模型并进行评估。模型的选择取决于分析的目标，可以是线性回归、决策树、聚类分析等。建模过程中需要注意过拟合和欠拟合等问题，并使用交叉验证等方法来评估模型的性能。在这个阶段，需要：选择模型：根据问题选择适当的模型，如回归模型、分类模型、聚类模型...

AI大模型加速“上车”,万亿市场将爆发,但实际应用仍有待观察|钛...

其次,传统AI利用决策树、无监督学习等技术方案,在数据量无法达到规模级别下,最终只是逼近一个正确值。当然,这其中也有因为汽车这类端侧场景无法拥有大量、100%有效的优质数据集。另外,传统AI无法实现通用型的场景技术。最后,算力不够强大、资金和人力成本太高。小鹏汽车董事长何小鹏曾表示,汽车智能化的研发属于...

新疆和田玉籽料等级详解:顶级作品欣赏与结构特征分析

1.决策树算法优点:决策树算法易于理解和解释,可以可视化地展示出来,可以帮助人们快速了解模型的黄玉决策过程;决策树算法不需要数据进行预处理,可以支持数值和离散值,可以处理多分类问题。缺点:决策树算法容易过拟合,当决策树层数较深时,会出现决策树的碧玉规模过大和泛化性能较差的墨玉问题,需要进行剪枝等优化处理...

AI大模型加速“上车”,万亿市场将爆发,但实际应用仍有待观察|钛...

其次,传统AI利用决策树、无监督学习等技术方案,在数据量无法达到规模级别下,最终只是逼近一个正确值。当然,这其中也有因为汽车这类端侧场景无法拥有大量、100%有效的优质数据集。另外,传统AI无法实现通用型的场景技术。最后,算力不够强大、资金和人力成本太高。小鹏汽车董事长何小鹏曾表示,汽车智能化的研发属于...