《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材料性能预测等。3.机器学习在结构仿真中应用的挑战和解决方案。3.机器学习在结构设计优化中的应用1.基于机...

微博广告系统的智能飞跃:云计算如何驱动精准投放新高度?

比如:在转化率方面CVR算法,用于预估投放中的转化指标,创建一个投放计划,大概能覆盖多少人,消耗多少金额等;另外与人群画像相关的的逻辑回归、随机森林、k-means、各类决策树等;对于广告投放来说比较关键的有预估环节和用户召回环节。预估是给广告主消耗的一个范围,而召回者是在投放过程中不断优化、识别更多更好的...

寿晓明|算法信任的流程治理体系重塑——以数据交易场景为例

算法信任的基石应当是数据算法公信力,依靠国家政府对算法的监管构造公信力,以国家数据局作为监管算法的核心机构,国家数据局应当根据数据交易的特定场景制定相应的算法监管内容和标准,对算法进行全流程监管。在算法公信力的基础之上,数据交易各方应当建构算法合约自治性,从数据交易的全流程出发,以数据源、数据交易平台、...

傅一航老师《大数据挖掘工具:SPSS Statistics入门与提高》培训

2、数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）??商业理解??数据准备??数据理解??模型建立??模型评估??模型应用案例：客户流失预测及客户挽留3、数据集的基本知识a)存储类型b)统计类型c)角度4、SPSS工具简介第二部分：数据预处理过程1、数据预处理的基本步骤??数据读取、...

AI产品经理必知的100个专业术语

分类是将输入数据分配到预定义类别中的任务。常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)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...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

三、决策树决策树是一种监督学习算法，它通过构建树状结构来预测分类或回归问题(www.e993.com)2024年11月7日。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构，每个内部节点表示一个特征的比较，每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。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...

生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?

不,他们不需要GenAI来进行KPI报告,但它可以取代未来创建KPI报告的手动流程。GenAI可以自动化数据分析、提供见解、实现预测分析并促进数据驱动的决策。通过将企业的所有系统集成到GenAI框架中,供应链领导者可以通过简单的查询生成KPI报告。GenAI框架可以使用大型语言模型或第三方解决方案在内部构建。公共模型的风险更大,...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。

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...

既有的一系列解决算法黑箱问题的解释技术,大体可分为全局解释和个案解释两大类。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...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模夏恒,汤健,余文,乔俊飞城市固废焚烧(Municipalsolidwasteincineration,MSWI)过程是“世纪之毒”二噁英(Dioxin,DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测未有效...