《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.机器学习基础1.机器学习的定义、分类和发展历程。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...

透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘

第一部分:决策树的根基——直观理解可视化开场:首先,让我们通过一张简单的流程图来直观感受决策树的工作方式。想象一棵从根部开始分叉的树,每个分叉点代表一个决策(如“年龄大于30吗?”),每个叶子则对应一个分类或预测结果。数学原理揭秘:决策树的构建基于信息增益(InformationGain)或基尼不纯度(GiniImpurity)等...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

如上图所示,决策树(DecisionTree)就是一种树形结构的算法,每个节点对应了算法的一个特征(是否会飞等),节点上的每一个分支(会飞、不会飞)对应了特征的不同种类,最后绿色的叶子节点对应了最终决策结果(是否鸟类)。有了这个决策树之后,再有新的数据进来,沿着决策树自上而下的走一圈,就能得到决策结果,而且决策...

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。3.父节点与子节点:被...

R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型

决策树是数据分析中一种经常要用到且非常重要的技术,既能够用于数据分析,也能够作预测。基于决策树算法的一个最大的优点是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识,只要训练事例能够用属性即结论的方式表达出来,就能使用该算法进行学习。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;(...

【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(www.e993.com)2024年10月31日。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...

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...

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。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。

智能时代特殊教育学科发展趋势

Liberoa等(2017)利用决策树分类算法,以结构成像为特征,基于异性值、径向扩散系数及皮层厚度对不同严重程度的孤独症进行分类,获得了91.9%的分类精确度。此外,还有大量研究利用深度学习等算法提炼孤独症大脑成像数据交换库(AutismBrainImagingDataExchange,ABIDE)中的大数据,进行孤独症分类研究。例如,Hampton于2017年...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类。缺点:需要计算先验概率;分类决策存在错误率;对输入数据的表达形式很敏感。三、逻辑回归LogisticRegression属于判别式模型,有很多正则化模型的方法(L0,L1,L2,etc),而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与SVM机相比,你还会得到...