知识库问答LangChain+LLM的二次开发:商用时的典型问题及其改进...
3、介绍下决策树算法常见的决策树算法有三种:ID3、C4.5、CART树ID3算法的核心是在决策树的每个节点上应用信息增益准则选择特征,递归地构架决策树。C4.5算法的核心是在生成过程中用信息增益比来选择特征。CART树算法的核心是在生成过程中用基尼指数来选择特征。4、用通俗的语言介绍下强化学习(ReinforcementLearn...
重磅!这篇Nature刚刚打破世界纪录,这个新玩意有点不一样!
1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.用使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容1.模型性能的评估方法1.1交叉验证:评估估计器的...
他!荣登Nature顶刊,这项领域最具影响力的顶尖文章出现!
1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.用使用实验数据训练机器...
21种数学建模国赛常用方法,附MATLAB代码总结
functiontree=createTree(fatherNode,level,Edge,dataset,labels)%递归创建决策树%fatherNode:父节点%level:所属层次%Edge:边的属性%dataset:数据集%labels:特征属性globaltree;branch=struct('level',level+1,'fatherNode',fatherNode,'Edge',Edge,'Node',[]);[m,n]...
【新手指南】用 Python 实现量子机器学习(附代码)
1)表示(Representation)描述了算法用于表示知识的内部架构。它可能由一组规则、实例、决策树、支持向量机、神经网络等组成。2)评估(Evaluation)是对候选算法参数化进行评估的函数。例如,准确率、预测和召回率、平方误差、后验概率、成本、边际、熵等。3)优化(Optimization)描述了生成候选算法参数化的方法。它被称为...
梯度提升算法决策过程的逐步可视化
上面代码执行3个简单步骤:将决策树与残差进行拟合:clf.fit(X=df[['x','y']].values,y=df[f'r{i-1}'])df[f'r{i-1}hat']=clf.predict(df[['x','y']].values)然后,我们将这个近似的梯度与之前的学习器相加:df[f'f{i}']=df[f'f{i-1}']+eta*df[f'r{i-1}ha...
如何解释AI做出的决策?一文梳理算法应用场景和可解释性
由于在bagged数据和随机特征上训练这些决策树群的方法、特定森林中的树木数量以及单个树木可能有数百甚至数千个节点的可能性,可能导致随机森林方法非常低的可解释性。集合方法集合方法有广泛的应用,跟踪其组成学习者模型的潜在用途(包括DT、KNN、随机森林、NaiveBayes,等等)。
监督学习最常见的五种算法,你知道几个?
算法的步骤为:(1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离;(2)按照距离的递增关系进行排序;(3)选取距离最小的K个点;(4)确定前K个点所在类别的出现频率;(5)返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。二.决策树(DecisionTrees)...
与其沉迷抖音,不如4个月拿下AI算法工程师offer!
1)了解和掌握决策树算法的原理,度量指标和算法变种。2)掌握和了解随机森林和,GBDT等集成学习模型的原理和集成学习算法。3)应用XGboost,通过GBDT算法完成预测实例,加深对算法和实战的融合。本阶段涉及的实战项目实战项目1)鸢尾花分类实战2)金融反欺诈预测...
Nature文献速读!多位生物医学领域“大牛”研究方法流出,学会这些...
代谢组学是通过比较对照组和实验组,以寻找代谢谱差异的研究方法,近年来,代谢组学在疾病诊断,病理研究,新药开发,药物毒理学,动植物、微生物,营养学等医学与人类健康和疾病密切相关的领域有着广泛的应用,在复杂数据中,人工智能算法用于生物标志物挖掘的组合是解决问题和实施健康科学新技术的常用方法。利用机器学习作为从...