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
我们还定义了另一个函数,该函数在二维空间上创建一个网格,并获取训练后的决策树对该网格上每个点的预测。它将预测标签为1(y^=1)的点指定为浅蓝色,将预测标签为0(y^=0)的点指定为橙色。使用这个函数可以在二维图中看到决策树对所有点的预测。defplot_boundary(X,y,clf,lims):gx1,gx2=np.m...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
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.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...
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...
人工智能的原理是什么?
算法将原始数据转化为您每天可以使用的见解。人工智能程序中使用的流行算法包括:线性回归。根据输入和输出的数学关系进行预测。决策树。基于数据属性的模型决策。K-均值聚类。创建数据集群并找到每个集群的中心以根据输入识别模式。这些算法的工作原理是获取您输入的数据并将其输入到算法中。您提供的高质量数据越多,...
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。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。
基于XGBoost 特征选择方法在业务中的应用
XGBoost算法的基本原理如下:1)初始化一个弱学习器(通常是决策树),并计算该学习器的预测值和损失函数;2)算法计算损失函数对于当前预测值的梯度(www.e993.com)2024年9月15日。梯度可以被理解为损失函数在当前预测值处的斜率,它给出了优化损失函数的方向;3)算法使用新的学习器去预测梯度,而非真实的标签。新的预测值等于原始预测值加上学习...
AI经济学 | 第六章:产业AI化的双刃剑效应及应对分析
目前比较前沿的新材料开发模式是基于元素周期表中的代表元素,根据基本晶体结构原理形成大量简单分子结构,而后通过实验、模拟计算等对分子属性特征因子和材料属性进行分析,从而筛选出符合目标属性的材料,AI可以基于已有的材料数据库大幅加速这一过程。另外在材料属性预测方面,AI算法也可以通过大量已知晶体结构和材料属性数据库...
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...
7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程
随机森林就是基于这个原理,一组单独的决策树形成了集成模型的预测。而Boosting的训练是连续的,单个模型的模型构建过程一个接一个地进行,模型预测的准确性会影响后续模型的训练过程。本文将逐步解释AdaBoost算法究竟是如何做到这一点的。这些模型由弱学习器、深度为1的简单决策树(即所谓的“decisionstumps”,...
不使用技术术语介绍Adaptive、GBDT、XGboosting等提升算法的原理
当我们构建一个超过1级的树时,预测也取决于我们如何构建树。我们可以通过使用不同顺序的预测器得出不同的预测结果。这削弱了我们的目的。这也是为什么对于不平衡数据集,提升算法比随机森林和决策树给出了更稳健的分析。提升算法将能够更好地预测少数族裔的模型纳入其中。