《储能科学与技术》推荐|黄家辉 等:人工智能与储能技术融合的前沿...

预处理方法包括编码转换、特征交叉、计算优化、筛选和删除等,具体取决于原始数据的特征。接下来是关键且至关重要的一步,即根据原始数据选择适当的算法并建立训练模型。最后,使用优化后的算法模型进行数据预测。算法是ML的核心,合理的算法是建立精确ML模型的基础。在这方面,偏差和方差是评估ML模型质量的关键参数。ML可分...

介绍一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法

除了跟踪之外,马尔可夫和条件随机场,以及采用学习机制(如模板匹配、决策树和支持向量机)的方法也被用作后处理方法。随着深度学习的发展,一些基于深度神经网络的方法在车道检测方面显示出优越性。这些方法通常使用指示车道存在和位置的热图来处理车道检测任务。在这些早期尝试之后,主流方法开始将车道检测视为分割问题。例如...

我的AI产品经理转型之路

第二步,AI应用实践:多用现有的AI工具,把AI带??????的??作和学习??活,做一个AI的使用者个人认为,学再多,都不如实际去实操一下一些AI工具,比如像ChatGPT等这些非常优秀的产品,在实际的实践中,多用AI就是最好的学习方式;通过使用,至少你能知道它到底是什么,能解决你什么问题,现阶段的发展情况;另...

基于距离度量学习的异常检测:通过相关距离度量的异常检测方法

这可以通过多种方式完成,包括标准化(将值转换为z值,基于该值距离该列平均值的标准差数)或最小-最大缩放。一旦数据被数值编码和缩放,我们就可以计算每对行之间的欧几里得距离。Gower距离考虑到我们有一些分类特征,所以可以使用为混合数据设计的方法,如Gower距离。这种方法比较任意两行时,逐列取差异并求和。对于...

晶圆表面缺陷检测方法综述【下】

PiaoM等提出了一种基于决策树的晶圆缺陷模式识别方法。利用Radon变换提取缺陷模式特征,采用相关性分析法测度特征之间的相关性,将缺陷特征划分为特征子集,每个特征子集根据C4.5机制构建决策树。对决策树置信度求和,并选择总体置信度最高的类别。决策树在特定类别的晶圆缺陷检测中表现出更好的性能,但投影的最大值、最...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

本文介绍了利用BP神经网络进行股价预测,通过构建特殊的交易策略在复杂的市场环境中(如黄金和比特币市场)进行投资交易,并结合深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、循环卷积神经网络(RCNN)以及决策树、SVM、回归等多种机器学习方法在金融交易中的深入探索的实例代码和数据,不仅为金融交易提供了新的思路,而且有望...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

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,你还会得到一个不错的概率解释,你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法,...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

-分类是一种监督学习方法,用于将数据点按照类别进行标记或分组。比如,电子邮件过滤器将邮件分为“正常邮件”和“垃圾邮件”。19.回归Regression-回归是监督学习中的一种方法,用于预测连续数值的输出,如房价预测。20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值...

新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造

6.数据可靠性原则:应有可靠的生物活性数据,这些数据应来自于可信的实验方法和实验室。这有助于确保模型的准确性和可靠性。2.2基于结构的药物设计(SBDD)SBDD(Structure-baseddrugdesign)是通过了解药物与靶点(如蛋白质)之间的相互作用,设计出具有高亲和力和选择性的药物分子,细分为两种策略分别是“基于受体的药...

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收集数据信息:通过系统调查、部门访谈等方式收集数据信息。需要了解的信息包括数据的来源、格式、存储位置、更新频率、使用情况等。初步筛选:根据之前制定的识别标准,对收集到的数据信息进行初步筛选,识别出潜在的数据资产。详细评估:对初步筛选出的数据资产进行更详细的评估,包括数据质量、价值、风险等方面。