AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

决策树模型的基本原理是递归地将数据集划分成若干个子数据集,直到每个子数据集都属于同一类别或者满足某个停止条件。在划分过程中,决策树模型采用信息增益、信息增益率、基尼指数等指标来评估划分的好坏,以选择最佳的划分属性。决策树模型的代表模型有很多,其中最著名的有ID3、C4.5、CART等。ID3算法是决策树算法的鼻...

治理之智 | 梅夏英《复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式...

符号主义学派倡导通过符号和逻辑模拟人的心智,建立基于“规则”的机器学习,如决策树、随机森林和关联规则学习等。只是由于不能充分地将具体事物进行形式化,以及“NP完全问题”的存在,符号主义现已暂时沉寂,被基于数据统计的机器学习所取代,如支持向量机、浅层次神经网络和贝叶斯分类器等。行为主义则以维纳为主要代表,强...

深度解读:OpenAI o1技术原理分析及产业影响

尤其值得注意的是,这种推理能力不是单纯纵深式的推理,而是类似决策树的层层递进。遇到困难的时候,o1会做出假设,并对假设进行验证。如果假设被证伪,它会选择其他思路进行突破,最终得到正确答案。相比CoT(思维链)而言,它更像是ToT(思维树)的结构。(2)o1原理猜想:RL+MCTS,将CoT能力内化目前OpenAI官方对于o1的原理...

智友科研资源&推荐 | 哈佛《菁英项目:人工智能 ChatGPT的算法原理》

自然语言处理科学家更是高精尖科技企业争相抢夺的对象。自然语言处理的具体应用包括谷歌语音识别、科大讯飞自动翻译、百度自然语言处理平台等等。项目内容包括线性回归、逻辑回归、决策树、SVM机器学习算法和自然语言处理中的文本分类问题。学生将深入探究Word2Vec词向量嵌入、Doc2Vec文本向量生成、基于LSTM和其他RNN的分类算...

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...

霸榜Nature各大顶刊!突破传统材料局限,新型技术“横空出世”!推动...

2、理解并应用常见的机器学习算法(如线性回归、逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林和朴素贝叶斯等)进行材料数据的分类与预测,提升模型的泛化能力(www.e993.com)2024年11月24日。3、掌握深度学习基础知识,了解深度神经网络和卷积神经网络在材料特性预测中的应用场景。四、计算材料物理科学的应用与实战...

《Nature》顶刊:高分子材料结合新研究出现最新进展,最高技术含量...

理论内容1.1决策树的原理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4.支持向量机的实现和应用项目实操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:评估估计器的性能...

入门必读!写给初学者的人工智能简史!

1980年代是人工智能研究方向发生重大转折的时期。机器学习和神经网络(联结主义)加速崛起,逐渐取代专家系统(符号主义),成为人工智能的主要研究方向。我们也可以理解为,人工智能原本由知识驱动的方式,逐渐变成了由数据驱动。这张图,先剧透一下机器学习的代表性算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。

网络安全中的异常检测是什么?

监督学习:训练有标签的模型来分类正常和异常数据点。常见算法包括决策树、支持向量机(SVM)等。无监督学习:无需标签,通过聚类或密度估计等方法检测异常。常见算法包括K均值、DBSCAN、孤立森林等。半监督学习:结合有标签和无标签的数据进行训练,通常在正常数据有标签而异常数据无标签的情况下使用。

AI通识教育:可能是我们领先于世界AI的关键

随机森林(RandomForests)作为一种集成学习方法,通过构建并结合多个决策树来进行预测,利用随机特征选择和Bagging技术提高了模型的稳定性和泛化能力。支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)则以其最大边界间隔的思想,在处理小样本、高维数据集时表现出卓越的性能,尤其适用于线性不可分情况下的核函数转换,实现非...