北京汽车申请基于数据闭环与决策树协同的自动驾驶换道决策方法...
该方法可以包括:步骤1:获取初始的驾驶数据;步骤2:针对驾驶数据进行处理,获得特征值数据;步骤3:针对特征值数据,通过决策树算法进行建模;步骤4:部署模型至自动驾驶软件系统,通过实时环境信息判断是否换道,实现在线决策;步骤5:通过实时环境信息获取新的驾驶数据,重复步骤2??5。本发明能够提升变道决策方法的准确...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
经典的机器学习算法包括K近邻、线性回归、朴素贝叶斯、决策树与随机森林、支持向量机和人工神经网络等,这些经典的方法在20世纪90年代就已经在高能物理领域逐步被引入和推广,时至今日仍然发挥着重要作用。其中,人工神经网络是受大脑神经元中突触、轴突等结构启发而设计的计算模型。神经网络架构在不断发展,最初是把全...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
4.K聚类算法(K-Means)模型训练类别:无监督学习算法。适用问题任务:聚类。K-Means没有模型训练环节,利用启发式迭代,K值的选择由业务场景确定,如无需求,可试数。步骤:将所有样本分成几个簇,即设定K值。模型重新计算新簇质心,再次归类。不断重复、优化。5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法。
寿晓明|算法信任的流程治理体系重塑——以数据交易场景为例
一个完整的算法自动化决策监管应当按照相应步骤对算法内容进行相应的监管,并随着数据交易流程和内容的不同做出相应调整。首先,作为监管部门的国家数据局,需要知晓数据交易流程和内容中哪些做法是由算法的自动化决策做出的。算法自动化决策的可见性已经逐步成为算法规制的必要前提。知晓算法自动化决策的存在,是算法监管部门...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。无监督学习算法无监督学习算法则需要在没有明确标签的情况下从数据中学习结构和模式。这类算法主要用于聚类、降维和关联规则挖掘等任务。比如,K均值聚类、主成分分析(PCA)和关联规则挖掘都是常见的无监督学习算法。
FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...
12、(实操演练)常用的GBDT算法框架(XGBoost、LightGBM)13、(实操演练)决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解14、(实操演练)利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行15、案例演示与实操练习第八章...
任泽平:Sora横空出世,会颠覆哪些行业?
模型出现这两类问题的原因是将并不准确分类的样本选取进行了训练,形成的决策树也就不是最优模型,导致真实应用的泛化表现下降。过拟合和欠拟合无法被彻底消除,但未来可以通过一些方法进行缓解减少,例如:正则化、数据清洗、降低训练样本量、Dropout弃用,剪枝算法等。
AI底层逻辑(1):离超级人工智能到来还有多远
金融、电力、能源、零售、法律,深度学习都能从大数据中学到优化的行为做法。人工智能的应用,能让这些领域变得高效、便捷自动化。除了“深度学习”,也还有其他算法,包括后面要提到的决策树、贝叶斯等等算法,各种算法的综合使用效果是最佳的。各种算法共同构成机器学习大家庭。
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
1.在机器学习基础上深入了解多种分子模拟案例:学员应能够理解和应用多个分子模拟案例的能力,涵盖有机体系、合金体系、锂电池、液态水等多个体系,并能够对分子模拟数据进行处理和深入分析。2.精通多种量子化学方法:学员应熟练掌握多种量子化学方法和软件,能够在实际问题中明智地选择适用的方法进行分析,并掌握标定后...
面向智算服务,构建可观测体系最佳实践
Chain-of-Thought是GoogleBrain实验室提出来算法,本来用来增强LLM推理能力的,它的提示词是带有推理步骤的知识。推理过程很像解小学数学题。普通提示词:Q:Roger有5个羽毛球,他又买了2桶,每桶有3个,那他现在有几个。A:答案是11。理论上,LLM应该能照葫芦画瓢回答出来,但是他的答案...