生物数据信息快速、鲁棒、可解释的范例:HDC

HDC方法也适用于分子和图的学习。图和网络在系统生物学中是不可或缺的工具,例如用于代谢网络、蛋白质-蛋白质网络或基因调控网络。GraphHD[54]和GrapHD[53]是基于HDC的通用方法,用于图的编码和分类,在现实世界的分类问题上取得了与最先进技术相当的性能。HyperRec[126]是基于HDC的推荐系统。该方法将物品和用户...

AI大模型技术层行业分析(三)万字解析

机器学习方法包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、贝叶斯模型等,其核心是通过优化算法从数据中挖掘规律,以实现对未知数据的预测和决策。??深度学习(DeepLearning,DL):深度学习是机器学习的一个子集,它主要运用深度神经网络(如深度神经网络DNN、卷积神经网络CNN、递归神经网络RNN、长短期记忆...

Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!

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.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A1模型性能的评估方法A1.1交叉验证:评估估计器的...

人工智能技术在智慧水利中的应用与展望

机器学习是实现人工智能的基本途径,其中人工神经网络(ANN)是最具代表性的机器学习算法之一,此外,支持向量机(SVM)、决策树(DT)和随机森林(RF)等许多机器学习算法同样具有处理非线性和不确定性的强大能力,在水文预报领域得到广泛的应用,但仍存在泛化性能弱、预见期较短等问题。因此,一些深度学习方法相应出现,例如长短...

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。

百丽季燕利:数智化在零售企业的应用探索|数字思考者50人

每个独立的价值主体L1都下钻到若干L4层级业务流程,各业务流程都由若干L5业务操作组成;数据是对业务操作过程和产生结果的记录,是具备度量单位的值,是对业务活动的呈现,也是企业进行决策和管理的重要依据的来源(www.e993.com)2024年10月31日。其一,数据描述了不同岗位的角色在业务流程中的操作,并记录和描述其操作的结果值;其二,通过数据的纵向领域的...

城投债|城投公司信用量化分析研究

逻辑回归在评分卡设计、指标可解释性方面优于极端梯度提升(XGBoost)等基于决策树的集成模型。但为了能全面地描绘城投公司在4个维度的风险画像,又能达到集成模型较为优秀的预测效果,且最终能以直观的信用评分交付给业务人员,本文设计了由4个子模型组合的“融合模型”模式,同时兼顾了两类算法的优点(见图3)。

决策树,10道面试题

答案:决策树是一种监督学习算法,用于解决分类和回归问题。它通过递归地分割数据集,使得相似的实例被归入同一子集。每个分割点是一个特征-值对组合,使得在该特征上的值大于或小于某个阈值。这些分割点构成树的内部节点,而叶子节点表示最终的分类或预测值。

上汽通用汽车申请一种XML文件编辑方法专利,提高了XML文件数据的...

专利摘要显示,本申请公开了一种XML文件编辑方法、装置、系统及存储介质,所述方法包括:在获取到待编辑的XML文件时,将所述XML文件转换为图形化决策树;接收对图形化决策树的编辑操作;根据所述编辑操作修改所述图形化决策树;在所述图形化决策树修改完毕时,将修改后的所述图形化决策树转换为标准XML文件,以完成所述...

自动驾驶系统各层的主要作用与常见算法

图1.自动驾驶系统中的决策规划模块分层结构,引用自[2]如图1所示,典型的决策规划模块可以分为三个层次。其中,全局路径规划(RoutePlanning)在接收到一个给定的行驶目的地之后,结合地图信息,生成一条全局的路径,作为为后续具体路径规划的参考;行为决策层(BehavioralLayer)在接收到全局路径后,结合从感知模块得到的...