中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期
DXN的检测未有效结合燃烧过程机理.针对该问题,本文提出基于仿真机理和改进线性回归决策树(Linearregressiondecisiontree,LRDT)的DXN排放建模.首先,采用基于床层固废燃烧模拟软件
量化旗谈:人生优化与机器学习 | 金言洞见
那么,你就可以根据这些因素对你的重要程度,设置不同的根节点和叶节点,将一个复杂因素的问题转化成多层的简单二叉树问题。这种分层简化、捋清问题的结构化思维,其实就可以类比机器学习中非常常用的决策树算法——根据不同特征的值递归地将数据集分割成子集,以创建同质的目标子集。当然,机器学习中涉及到的算法非常多...
从零开始,掌握人工智能数学基础的十个步骤
第八步:掌握优化算法和梯度下降优化算法和梯度下降是机器学习和深度学习中常用的求解方法。学习优化算法和梯度下降的原理和应用,能够帮助你理解和应用更复杂的AI模型和算法。建议学习优化算法的教材和论文,并进行实践和项目开发,以提高自己的优化能力。第九步:了解强化学习和马尔可夫决策过程强化学习是一种通过试错和...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
步骤1:构建多棵决策树。首先随机抽取训练样本:对于每棵树,都从原始训练集中随机抽取一部分样本(有放回抽样)作为该树的训练集。这样,每棵树都是在不同的样本集上进行训练的。接着随机选择特征:在构建每棵树的过程中,对于每个节点,都会随机选择一部分特征作为候选分裂特征。然后从这些候选特征中选择最优特征进行...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
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。树的每个节点表示一个特征的比较条件,每个分支代表一个可能的输出结果。决策树的构建过程是从根节点开始,根据某个特征的比较结果将数据集分成两个子集,然后对每个子集递归地执行这一过程,直到达到终止条件(例如所有样本都属于同一类别或满足其他预定的...
数学建模国赛选拔通过后,才明白原来斩获国奖也没那么难…
4、常见的模型建立与求解的方法学习建立常见的数学模型的方法和技巧,掌握常见的数值计算和求解方法,如数值积分、差分方程求解、最优化算法等,以及经常会用到的预测类模型有神经网络预测模型、灰色预测模型以及拟合插值预测等,优化类模型有图论模型、规划模型等,分类模型有决策树、逻辑回归等,评价类模型有层次分析法、...
关于决策树,你一定要知道的知识点!
和逻辑回归类似,用已知数据(例如用户的购买记录、商品信息)求解决策树的形状和每个决策点使用的划分条件,就是决策树的训练过程。首先看一下如何量化数据的纯度。假设在一组数据中有P和N两类样本,它们的数量分别为个和个。P类样本出现的概率为类
解决中国“卡脖子”问题:研究求解器的少数者
机器学习中的一些问题(比如决策树),也可以表述为SAT问题。从这些优秀学者的经历来看,我们不难发现,求解器是一项大工程:李初民从1994年开始研究,专注三年才开发出Satz求解器;蔡少伟从2014年挑战系统搜索与局部搜索相结合,直到2020年才算“拿下”这个问题;葛冬冬等人从2015年开始研究,只做求解器,用了4年...
开发者自述:我是如何理解决策树的
决策树构建的基本步骤如下:1.开始,把所有记录看作一个节点2.遍历每个变量的每一种分割方式,找到最好的分割点3.分割成两个节点N1和N24.对N1和N2分别继续执行2-3步,直到每个节点足够“纯”为止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...
AI专题报告:人形机器人的AI算法,如何借力于自动驾驶FSD
模型被引入决策树生成,显著缩短规划路径生成时间。在决策树生成的过程中,特斯拉以数学优化为主,特斯拉针对优化求解进行了诸多工程上的优化以缩短决策规划时间,能够在1-5ms内完成计算,但是如若面对更复杂的城市场景中可能仍无法满足需求,2022年AIDay特斯拉介绍在生成网络时使用了轻量化的神经网络帮助快速生成...