扬州制汇互联申请基于决策树的供应链协同处理方法专利,提升匹配...

其中所述动态加工信息包括动态获取所得的产品质量信息、产品进度信息和/或产品适应能力信息;根据训练样本进行特征提取和训练,构造决策树;基于决策树利用动态加工信息生成协同方案;识别协同方案是否满足预期需求,筛选保留符合预期需求的协同方案。

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.框架结构:提出了基于平衡卷积神经网络(ECNN)的本构建模框架,包括用于生成多轴应力-应变曲线数据集的XFEM模型、描述系统的图网络表示、计算最近邻集的公式以及空间消息传递过程。2.数据集生成:使用XFEM模型生成二维断裂力学模拟的数据集,包括不同数量微裂纹(5至19条)的随机位置和取向的模拟,共96...

安徽新宇环保申请基于水质指标分析的水质监测数据异常识别方法...

识别方法包括:采取无放回随机抽样的方法,从指定水域对应的历史水质监测数据中获取样本;对样本进行决策树构造,获得对应数量的二叉决策树;针对一个水质监测数据,根据决策树构造结果和预设异常分计算规则获取水质监测数据对应的异常分数将异常分数与预设的异常等级划分指数进行比较,对水质监测数据X*的异常情况进行判断...

AI产品经理必知的100个专业术语

聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或输出值。16、随机森林(RandomForest)随机森林是由多个决策...

机器学习之决策树算法

三、决策树的构造步骤数据准备:首先对数据进行预处理,包括缺失值填充、异常值处理以及特征编码等操作。特征选择:在每个内部节点上,计算所有特征的基尼不纯度(CART)或信息增益(ID3),选取具有最小不纯度/最大增益的特征作为划分标准。生成分支:根据选定特征的最佳分割点,将数据集划分为子集,并为该节点创建分支。递归生...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

后剪枝是人们普遍关注的决策树剪枝策略,与预剪枝恰好相反,后剪枝的执行步骤是先构造完成完整的决策树,再通过某些条件遍历树进行剪枝,其主要思路是通过删除节点的分支并用叶节点替换,剪去完全成长的树的子树(www.e993.com)2024年11月7日。目前主要应用的后剪枝方法有四种:悲观错误剪枝(PessimisticErrorPruning,PEP),最小错误剪枝(MinimumError...

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...

数据在进行操作的过程中,我们一共分了四步,分别是数据分析和分离数据集,建立训练数据集决策树,评估模型性能,提高模型性能。数据分析和分离数据集在数据进行分析时,可以从中知道所有申请者的违约情况在分离数据集这一步,我们将数据分成两部分:用来建立决策树训练数据集和用来评估模型性能的测试数据集,按照80%训练集...

智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势

模型是机器学习算法的数学表示,它通过学习数据中的模式来进行预测。常见的模型包括线性回归(LinearRegression)、决策树(DecisionTree)、支持向量机(SupportVectorMachine)和神经网络(NeuralNetwork)等。4.训练(Training)训练是机器学习的核心过程。在这个过程中,模型通过输入数据和对应的标签(在监督学习中)来学...

周翔:司法人工智能对裁判说理的辅助价值和实现路径 | 法学杂志...

最优的解释为全局解释,即提供训练数据所得模型的公式(如线性回归/对数回归等算法)或可视化的流程图(如决策树算法);次优的解释是个案解释,即将个案信息输入模型后映射得到的针对特定个案的解释。一种算法模型能够用全局解释技术的,一般能够获得个案解释(主要是一些简单的机器学习算法),反之则不然(以当下流行的深度学习...

Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!

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...