《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

2.机器学习的基本概念,如数据、模型、训练、预测等。3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材料性能预测等。3.机器学习在结构仿真中应用的挑战和解决...

AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

决策树模型的代表模型有很多,其中最著名的有ID3、C4.5、CART等。ID3算法是决策树算法的鼻祖,它采用信息增益来选择最佳划分属性;C4.5算法是ID3算法的改进版,它采用信息增益率来选择最佳划分属性,同时采用剪枝策略来提高决策树的泛化能力;CART算法则是分类和回归树的简称,它采用基尼指数来选择最佳划分属性,并能够处理连续...

广东电网申请测量工具测试方法等专利,提升数据处理速度和效率

包括:采集测量工具的操作相关数据并标注,以生成各测试样本,其中,测试样本包括测试类型和属性特征;通过特征选择模型对各测试样本的属性特征进行筛选以生成各筛选样本,其中,筛选样本包括测试类型和筛选后的属性特征;基于随机森林算法对筛选样本进行训练以生成决策树测试模型。通过实时数据采集与结构化存储,提升了数据处理速度和...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

生成决策树包括特征选择、决策树生成、决策树剪枝等三个步骤。在特征选择和决策树生成阶段,最重要的任务就是通过信息熵来筛选出更重要的特征,并把更重要的特征放到更靠前的节点上去。决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间...

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:...

一篇文章系统看懂大模型

监督学习:监督学习是机器学习的一种方法,通过训练数据集来学习从输入到输出的映射关系(www.e993.com)2024年10月31日。训练数据集包含输入-输出对,模型使用这些已标记的数据进行训练,学习如何从输入预测输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树和随机森林等。

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。

【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...

上海对外经贸大学人力资源大数据分析综合实践平台建设公开招标公告

★2、平台内置不少于4种数据挖掘技术,决策树、聚类算法、回归分析、文本挖掘、关联规则。3、平台能够提供背景资料,并根据背景资料提供相应的内置数据,用于数据分析。4、平台包括管理员端、教师端和学生端,其中管理员端至少有教师账号管理、数据备份功能;教师端至少具备学生账号、背景资料、教学课程管理功能。

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

决策树是一种监督学习算法，它通过构建树状结构来预测分类或回归问题。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构，每个内部节点表示一个特征的比较，每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个...