霸榜Nature各大顶刊!突破传统材料局限,新型技术“横空出世”!推动...

1、掌握特征工程的核心方法,包括特征选择和降维,以便提取和优化材料数据中的重要特征。2、理解并应用常见的机器学习算法(如线性回归、逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林和朴素贝叶斯等)进行材料数据的分类与预测,提升模型的泛化能力。3、掌握深度学习基础知识,了解深度神经网络和卷积神经网络在材料特性预测中的应用场景。

【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法

单变量特征选择方法独立的衡量每个特征与响应变量之间的关系,另一种主流的特征选择方法是基于机器学习模型的方法。有些机器学习方法本身就具有对特征进行打分的机制,或者很容易将其运用到特征选择任务中,例如回归模型,SVM,决策树,随机森林等等。说句题外话,这种方法好像在一些地方叫做wrapper类型,大概意思是说,特征排序模型...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

难以处理连续型特征:决策树对于连续型特征的处理相对困难,需要进行离散化或采用其他方法进行处理。生成过程不稳定:决策树的生成过程是基于启发式算法的,不同的启发式算法可能生成不同的决策树,导致结果的不稳定性。六、随机森林:三个臭皮匠,赛过诸葛亮单棵决策树容易出现过拟合的情况,并且结果也较不稳定,这时候我...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

实例:以纳米材料增强复合材料为例,讨论特征选择、特征工程在提高模型性能中的作用。5.线性回归用于复合材料研究实例:线性回归在处理复合材料数据中的应用6.多项式回归用于复合材料研究实例:多项式回归在处理复合材料数据中的非线性关系时的应用7.决策树用于复合材料研究实例:决策树回归在预测水泥基复合材料强度中...

施荣盛:统一框架下的沪深300指数增强

首先,因子的选择与分析必须以透明度为基础。在构建复杂的机器学习模型时,因子筛选依然应严格遵循透明、可解释的标准。并且会通过使用诸如SHAP值等工具,量化因子对模型的贡献,明确其在不同市场环境下的作用。这种方法使得即便在复杂模型中,我们仍然能够从因子层面部分理解模型决策过程,从而提升整体透明度。

限免访问 | SAE《车辆动力学、稳定性及NVH》期刊论文 | 线控底盘...

图像处理、特征选择和决策树分类对电动汽车动力系统噪声分离的影响分析KatjaFr??hlingsdorf,德国亚琛工业大学02UsinganInerter-BasedSuspensiontoReduceCarbodyFlexibleVibrationandImproveRiding-Comfort利用基于惯性的悬架来减少车身柔性振动,提高乘坐舒适性...

AI通识教育:可能是我们领先于世界AI的关键

随机森林(RandomForests)作为一种集成学习方法,通过构建并结合多个决策树来进行预测,利用随机特征选择和Bagging技术提高了模型的稳定性和泛化能力。支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)则以其最大边界间隔的思想,在处理小样本、高维数据集时表现出卓越的性能,尤其适用于线性不可分情况下的核函数转换,实现非...

朱庆华 宋珊珊|风险视角下生成式人工智能的司法应用路径

第三步,进行特征提取、选择和变换等操作,以提取最具有代表性的特征。根据前面的数据预处理和特征工程,可以使用决策树算法进行法律案件判决的预测,使用关联规则来发现不同法院之间的法律差异等。第四步,使用交叉检验和测试集验证,来检测模型的效果和精度。然后对模型进行优化,例如改变模型某些参数、使用更好的性能算法等...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

随机森林的基本原理是通过构建多棵决策树来提高模型的准确性和稳定性。每棵决策树都在随机选取的特征子集上独立进行训练，然后对新的样本进行分类或回归预测时采用投票的方式（对于分类）或平均值（对于回归）进行结果整合。这样可以在一定程度上克服单棵决策树容易过拟合训练数据的缺点，提高模型的泛化能力。#机器学习#...

特征选择怎么做?这篇文章告诉你

正如我们在下面看到的,仅仅使用3个特征,只会导致准确率下降0.03%,训练时间减少一半。我们还可以通过可视化一个训练过的决策树来理解如何进行特征选择。start=time.process_time()trainedtree=tree.DecisionTreeClassifier().fit(X_Train,Y_Train)...