Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
设计优化:使用深度学习模型优化材料的几何结构和参数,以实现特定的功能,如提高光学、声学或电磁性能。例如,生成对抗网络(GANs)和优化算法可以用来生成和改进材料设计。性能预测:通过深度学习模型预测材料在不同频率、波长和环境条件下的响应,帮助设计者评估其性能并进行调整。逆设计问题:在材料设计中,逆问题通常涉及根...
融慧金科马斌斌:KNN算法模型应用,实现额度最大化收益
“举例来说,对于低风险客群,有的人比较富裕,有的人不富裕,所以他们对借贷的需求不同,对额度的需求也不同,通过多维指标衡量即可授予不同的额度。”基于可支配收入的矩阵核额方法第三种是决策树方法。相比额度矩阵,决策树可以更灵活地将多维指标(风险水平、借贷需求、收入水平)进行组合,为不同的情况进行额度授予...
「数据挖掘算法分享」机器学习平台——回归算法之随机森林
??按照步骤1~3建立大量的决策树,直至训练出m个决策树;??把测试样本给每棵决策树进行回归预测,统计所有决策树对同一样本的预测结果,所有的结果的平均值作为最终预测值。随机森林算法很好地利用随机性(包括随机生成子样本集,随机选择子特征),最小化了各棵树之间的相关性,提高了整体的性能。数据格式??必须...
九卦| 祝世虎:漫话人工智能算法在智能风控领域中的应用
(四)观点四:算法的选择,要根据“场景需求”对症下药,根据“数据基础”量体裁衣,根据“科技算力”量力而为,“理性”选择算法如何根据场景、数据、算力这些因素“理性”选择算法,是本文第三章重点说明的问题。在这里主要强调另外一点,理性选择算法的另一个障碍——算法工程师的主观倾向。笔者自认为是一个“理性的...
数据分析利器:XGBoost算法最佳解析
简而言之,XGBoost算法可以说是一种集成式提升算法,是将许多基础模型集成在一起,形成一个很强的模型。这里的基础模型可以是分类与回归决策树CART(ClassificationandRegressionTrees),也可以是线性模型。如果基础模型是CART树(如图1所示),比如第1颗决策树tree1预测左下角男孩的值为+2,对于第1颗决策树遗留下来的...
文科生也能看懂的机器学习教程2:决策树和随机森林
举例说明:假设一个凌乱的房间,地板上是脏衣服,也许还有一些乐高积木,或者switch、iPad等等(www.e993.com)2024年9月15日。总之房间非常乱,那么它就是熵很高、信息增益很低。现在你开始清理这个房间,把散落各处的东西意义归类。那么就是低熵和高信息增益。好,回到决策树。ID3树将始终做出让他们获得最高收益的决定,更多信息、更少的熵。
人工智能很火 可你知道背后应用了哪些算法吗
很多企业用户人为,如果从商业角度出发,决策树的算法应用能够通过尽可能少的非判断问题去预测正确决策的概率,这种方式是一种更加系统性、决策性的理论得出来源。最小平方回归这个算法在统计学当中进行了比较广泛的应用,所谓最小平方回归也就是秋线性回归的一种方法,用户可以把线性回归想成是用一条直线拟合若干个点。
开发者自述:我是如何理解决策树的
决策树的变量可以有两种:1)数字型(Numeric):变量类型是整数或浮点数,如前面例子中的“年收入”。用“>=”,“>”,“<”或“<=”作为分割条件(排序后,利用已有的分割情况,可以优化分割算法的时间复杂度)。2)名称型(Nominal):类似编程语言中的枚举类型,变量只能重有限的选项中选取,比如前面例子中的“婚姻情况...
Nature文献速读!多位生物医学领域“大牛”研究方法流出,学会这些...
3.决策树4.支持向量机5.集成学习6.模型选择与性能优化实操内容1.决策树算法实现2.随机森林算法实现3.支持向量机(SVM)算法实现4.朴素贝叶斯算法实现5.Xgboost算法实现6.主成分分析PCA算法实现7.聚类算法实现8.DBSCAN算法实现9.层次聚类算法实现...
医疗数据中离群值对医院运营管理的影响分析
②聚类分析算法密度聚类法(DBSCAN、K-means),假设正常数据是聚集在一起的、稠密的,通过聚类算法识别离群点。该方法需要设置合适的聚类参数,不同的参数检测结果存在差异。③分类算法将正常数据、离群数看做不同类别,通过分类方式识别离群点,常用分类方法有逻辑回归、K近邻、决策树、神经网络。该方法需要提前知道...