生物数据信息快速、鲁棒、可解释的范例:HDC

对于给定的数据类型,第一步通常是确定原子构建块(例如蛋白质序列中的氨基酸或蛋白质-蛋白质网络中的蛋白质),并使用随机生成的方式表示它们。接下来,可以使用捆绑、绑定和排列将这些原子构建块组合成结构化的层次对象表示。符号:表示唯一概念的符号等原子构建块可以直接生成。这些符号可能代表生物序列的字符、代谢产物或...

农业知识智能服务应用场景构建

如图2所示,农业生产决策流程涵盖三个重要环节,一是根据多模态的农业数据资源构建知识本体,并基于多模态知识规则和农业模型构建知识图谱,其中农业模型的适用性决定了知识决策的准确性;二是基于多模态知识图谱建立适宜的知识深度学习方法,有效的挖掘知识图谱中隐含的语义信息;三是基于多模态知识图谱的知识推理,根据农业生产管...

AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

决策树模型是一种非参数的分类和回归方法,它利用树形图表示决策过程。更通俗来讲,树模型的数学描述就是“分段函数”。它利用信息论中的熵理论选择决策树的最佳划分属性,以构建出一棵具有最佳分类性能的决策树。决策树模型的基本原理是递归地将数据集划分成若干个子数据集,直到每个子数据集都属于同一类别或者满足某...

全新NVIDIA AI 工作流可检测信用卡欺诈交易

借助适用于ApacheSpark的NVIDIARAPIDS加速器可以帮助支付公司缩短数据处理时间并节约数据处理成本。为了利用复杂的AI模型来高效地管理大规模数据集并提供实时AI性能,众多金融机构正在转向NVIDIA的AI和加速计算平台。梯度提升决策树(一种机器学习算法)利用了XGBoost等库,长期以来一直是欺诈检测的标准...

重磅| 李为民/王成弟团队发文:创建了适宜国人的肺结节恶性风险...

(1)大数据:构建了中国人群肺癌筛查队列、肺结节临床研究队列,涵盖约6万例肺结节患者,为模型构建奠定了坚实的数据基础;(2)阶梯式:创新多阶段评估的肺结节风险分级方案,通过临床简便易行的方法识别出大量低危结节(占比约78.2%),着重分析风险程度高的结节(占比约21.8%),进一步筛查出极高危肺结节(占比约1.9%),优化...

Nature与Science同时出王炸!生命科学领域又一位“天才少年”诞生...

核方法:支持向量机树方法:决策树、随机森林神经网络:多层感知机机器学习药物筛选分类案例实操b)深度学习深度神经网络DNN卷积神经网络CNN循环神经网络RNN深度学习常用的loss介绍模型评估与优化方法评估指标:准确率、召回率、F1分数等优化方法:正则化、Dropout等超参数调优超参数对于模型的影响网格搜索、...

华西医院团队创建适合中国人群的肺结节风险分级及精准管理策略

该系统在第一阶段(Phase1)自动检出肺结节,利用决策树分类模型,根据密度和大小对肺结节进行初步风险分级;第二阶段(Phase2)融合影像、临床等信息,精确诊断高危肺结节;第三阶段(Phase2+),进一步纳入随访结果,建立多模态融合模型,诊断极高危肺结节。并针对不同恶性风险等级的结节制定个性化随访及决策建议,以确保医疗...

【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型

1.考虑到l2数据集中使用的人工因子主要是基于大单构建的而小单和盘口数据所蕴含的信息量也十分巨大,因此本文将构建一些基于小单和盘口的因子以对l2数据集进行补充,从而使得l2数据集反映的日内信息更加充分从而给全模型带来增量。2.考虑到因子单元动态加权使用的是决策树模型,相较于神经网络,决策树优点在于泛化能力较...

从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

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:根节点??公司基本面改善(例如,过去一个季度的净利润增长>10%)继续分析不继续分析第一层节点??技术指标符合预期(例如,RSI<30表示超卖)...

四川大学华西医院李为民/王成弟团队在Nature Medicine上发文,创建...

该系统在第一阶段(Phase1)自动检出肺结节,利用决策树分类模型,根据密度和大小对肺结节进行初步风险分级;第二阶段(Phase2)融合影像、临床等信息,精确诊断高危肺结节;第三阶段(Phase2+),进一步纳入随访结果,建立多模态融合模型,诊断极高危肺结节。并针对不同恶性风险等级的结节制定个性化随访及决策建议,以确保医疗...