梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论

为建立数字法研究范式,首先应当明确数字法所依赖的系统性环境特征,即数字环境具有技术性、公开分享性、公共性、服务性和安全性等鲜明系统特征,进而可以初步设想未来数字法的研究方法,即可以采取还原论和整体性的结合、技术和法律的结合、实证主义和理性主义的结合以及“人”和“机器”的结合等方法。关键词:复杂系统;...

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...

应用具有100棵树和标准熵的随机森林classifier=RandomForestClassifier(random_state=47,criterion='entropy',n_estimators=100)svc_model=SVC(kernel='rbf',gamma=0.1,C=100)knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=7)步骤8:分析和比较机器学习模型的训练时间Train_Time=[train_time_...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.了解机器学习在材料本构模型中的应用现状,包括数据驱动计算方法、知识信息算法等。2.认识到人工神经网络(ANNs)在非线性拟合和预测方面的强大能力,以及卷积神经网络(CNNs)在图像识别和力学领域的应用。3.明确传统机器学习本构模型中数据获取的困难,以及现有模型在泛化和可解释性方面的问题。4.掌握基于平衡...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

与REP方法相似,悲观错误剪枝法采用对比剪枝前后决策树模型的精度决定是否进行剪枝处理,不过该方法引入了统计学上连续修正的概念弥补REP缺陷。使用PER方法进行决策树剪枝,必须满足的条件为:Esubtree=<Eleaf+S(Esubtree)其中,Esubtree表示剪枝前子树各叶子节点误判次数,Eleaf表示剪枝后叶子节点误判次数,S(Esubtree)表...

AI产品经理必知的100个专业术语

欠拟合发生在模型过于简单,以至于无法捕捉数据中的模式。解决方法包括增加模型复杂度或特征工程。11、交叉验证(CrossValidation)交叉验证是一种评估模型性能的技术,通过将数据集分成训练集和验证集,并多次重复训练和验证过程。12、回归分析(RegressionAnalysis)...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

4、模型评估与优化:详细讲解了如何评估机器学习模型的性能,包括评价指标和可视化方法,以及如何通过数据集的构建和优化来提高预测准确性(www.e993.com)2024年11月7日。5、可解释性方法:介绍了SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)方法,这是一种可解释性机器学习方法,用于解释模型预测和特征重要性分析。

揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角

单个决策树具有可解释性的优点,但可能不稳定,且不允许因果效应在协变量之间更平滑地变化。因果森林建立在因果树算法的基础上。原则上,每个个体都有一个独特的估计。使用这种策略,研究人员可以通过对个体处理效应进行排名,然后根据最高和最低排名类别的群体特征,来考虑处理效应异质性。最近的方法还将响应变量的监督学习与...

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...

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

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。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。

品誉咨询——决策思维:管理者的底层逻辑

(一)决策树方法以树形图来辅助进行各方案期望收益的计算和比较。(二)机会评价框架创新和创业项目中决策最常见的方法,评价对象具有创造性的机会。蒂蒙斯教授认为创业者应该从行业和市场、经济因素、收获条件、竞争优势、管理团队、致命缺陷问题、个人标准、理想与现实的战略差异八个方面评价创业机会的价值潜力,并围...