深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树是一个层级结构,它是由边连接的节点的集合。决策树最顶端的节点称为根节点,它是决策树的起点。根节点连接着两个位于较低层级的节点。这两个节点称为根节点的子节点,即左子节点和右子节点。这些节点也各自拥有两个子节点。最底层没有子节点的节点称为树的叶子节点。一个节点的深度是指从该节点到树根节点...
Nature重磅!水凝胶领域连续发表两篇Nature,科研里程碑式进展!
2.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤,学会使用sklearn等工具库完成任务。4.了解材料数据的特征工程与数据库应用:学习如何表示分子结构与晶体结构,...
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...
入门必读!写给初学者的人工智能简史!
联结主义,强调模仿人脑的工作原理,建立神经元之间的联结模型,以此实现人工神经运算。大家可能会有点激动。没错,这就是现在非常热门的神经网络模型。神经网络的概念其实诞生得很早。1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts),基于人类大脑的神经网络,创建了一个形式...
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!
本课程围绕蛋白设计基础与前沿工作展开讲述,从蛋白结构的预测与优化到蛋白的从头设计进行深度教学,本课程主要面向有编程基础的学员,对基础知识进行详细讲解,并且会结合前沿文献讲解相关技术的应用。帮助学员们,通过本次培训学员将了解蛋白质设计的底层逻辑与基本规则,并掌握蛋白质设计中的常见蛋白质设计算法的实际操作,具...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
机器学习既包含符号推理又包含连接主义,它强调让机器自动“学习”,是人工智能的具体实现方法(www.e993.com)2024年9月1日。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。
北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲
义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesian的基本原理,贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用;掌握HMM算法的基本原理;掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例,构建决策树。掌握信息增益的概念,以及在构建决策树时的物理含义。
关于当前涉人工智能几个法律问题的思考
逻辑决策树的决策过程是确定的,因此从理论上讲,每一步决策都可以追溯到人工智能研发设计者事先所作的决策。目前,符号型人工智能的典型代表包括专家系统、知识图谱、知识工程以及数据库等,具体的应用领域包括互联网广告行业的计算广告、搜索平台的点击率预估、金融行业的风险控制等。
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
4.物化性质原则:应具有不同的物化性质,如溶解度、极性和脂溶性。这有助于研究这些性质与生物活性之间的关系,并为模型提供更全面的信息。5.结构活性关系原则:应具有相同或者相似的基本活性结构特征,以便更好地理解结构与活性之间的关系。这可以通过分析活性类似化合物的结构来实现,例如共同的药效团或子结构。
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
3.熟练应用各类机器学习模型与技巧:理解并熟练应用多种机器学习力场模型框架,包括原理和代码构建,能够灵活比较不同框架的特点,同时掌握主动学习、模型预训练、知识蒸馏等机器学习技巧。4.了解最新行业动态和发展:对近两年行业内的热点工作和最新研究有清晰了解,具备在分子模拟和量子化学领域进行创新工作的能力,并能够...