《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.提出ECNN框架:用于超弹性材料的本构建模,包括生成多轴应力-应变曲线数据集的方案和通过训练神经网络来识别本构模型的方法。该框架仅使用易于测量的位移、应变和外部作用力作为输入数据,将难以测量的应力视为内部变量,并将平衡方程作为约束嵌入到ECNN的架构中,使ECNN能够从非均匀变形的单个试样中生成大量...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

从决策树到随机森林:R语言信用卡违约分析信贷数据实例,时长10:11第1步:导入importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt所有写入当前目录的结果都保存为输出。dataset=pd.read_csv('Card.csv')现在让我们看看数据是什么样的第2步:数据预处理和清理dataset.shape(30000,25)意味着有30...

傅一航老师《大数据挖掘工具:SPSS Statistics入门与提高》培训

1、了解大数据挖掘的标准过程和挖掘步骤。2、掌握基本的统计分析，常用的影响因素分析。3、理解数据挖掘的常见模型，原理及适用场景。4、熟练掌握SPSS基本操作，能利用SPSS解决实际的商业问题。授课时间2~4天时间，或根据客户需求选择（每天6个小时）授课对象市场部、业务支撑部、数据分析部、运营分析部...

美团机器学习岗面试9道|含解析|样本|锚点|聚类|拟合|序列|正则化...

逻辑回归是一种用于二分类问题的统计模型,通过逻辑函数(如Sigmoid)将线性组合的输入映射到0和1之间的概率值。其主要步骤包括:线性组合特征:应用Sigmoid函数:通过最大似然估计优化参数w和b。逻辑回归易于实现,计算效率高,但不适合处理复杂的非线性关系。问题9、介绍一下决策树和XGBoost决策树:一种树形结构...

AI产品经理必知的100个专业术语

分类是将输入数据分配到预定义类别中的任务。常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代...

江西五十铃申请DPF系统强相关工况分析方法专利,精准识别了不同...

专利摘要显示,本发明提供一种DPF系统强相关工况分析方法,具体包括以下步骤:构建数据样本集;随机抽取预设数量的样本,按照不同维度进行排序,获取对应维度下的训练样本;根据训练样本的数据采集设备采集到的原始数据,训练决策树,得到对应维度下用于识别DPF系统强相关工况的多棵决策树;将多棵决策树组合成对应维度下的随机森林...

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...

机器学习之决策树算法

步骤四:我们计算在有没有天气情况这个条件前后的信息增益就是。步骤五:我们依次计算在有没有温度、湿度、风速条件前后的信息增益。步骤六:根据设置的阈值,若信息增益的值大于设置的阈值,选取为我们的特征值,也就是我们上图中的矩形节点。步骤七:生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依...

算法人生(11):从“梯度提升树(GBDT)”看“2/8时间管理法”

梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)是一种高效的机器学习算法,它通过迭代构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高预测的准确率。GBDT的核心思想在于,每一棵树都尝试对前一棵树留下的预测残差进行修正,在构建过程中,每个特征通过分裂节点的方式对模型性能的提升做出贡献,由此可以评估每个特征的重要性...

【中国CDC】突发事件公共卫生风险评估技术方案(试行)

风险评估通常采用定量分析、定性分析以及定量与定性相结合的分析方法。在突发事件公共卫生风险评估工作中,常用的分析方法有:(一)专家会商法专家会商法是指通过专家集体讨论的形式进行评估。该评估方法依据风险评估的基本理论和常用步骤,主要由参与会商的专家根据评估的内容及相关信息,结合自身的知识和经验进行充分讨论,提...