Nature重磅!水凝胶领域连续发表两篇Nature,科研里程碑式进展!
2.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤,学会使用sklearn等工具库完成任务。4.了解材料数据的特征工程与数据库应用:学习如何表示分子结构与晶体结构,...
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
决策树分类器是一个强大的机器学习模型,理论上它可以添加尽可能多的节点来解决任何非线性分类问题。在二维空间中,无论实际边界有多复杂,总是可以通过添加更多的水平和垂直线来近似。同样的原理也适用于n维空间,我们可以添加越来越多的超平面来模拟边界。但是这种强大的模型有一个显著的缺点:过拟合。过拟合发生在机器...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
损失函数做了约束,|T|表示树的叶节点的个数,即表示树的复杂度,参数α≥0控制二者之间的影响,相当于α越大,叶节点的个数对损失函数的影响越大,剪枝之后的决策树更易选择复杂度较小的树,α越小,表示叶节点的个数对损失函数影响越小,α=0意味着只考虑模型与训练集的拟合程度,不考虑模型的复杂度。所以α的...
透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
数学原理揭秘:决策树的构建基于信息增益(InformationGain)或基尼不纯度(GiniImpurity)等准则,这些准则本质上是在衡量数据划分前后的“纯度”变化。通过递归地选择最优特征进行划分,直到达到某个停止条件(如叶节点样本纯度足够高或树达到一定深度),决策树便得以成形。第二部分:梯度提升的阶梯——从错误中学习梯度提...
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...
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(www.e993.com)2024年9月1日。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...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造
拖普利斯决策树是一种在药物分子结构改造优化中使用的决策工具,由药化学家JohnGliss提出,旨在通过逐步优化的方法来改进苯环的活性。这种方法产生的初步构效关系有助于从众多苗头化合物中挑出优先级高的继续跟进,剔除没有合理构效关系的化合物以及对生物测试有干扰的化合物。
最新突破!水凝胶技术再登Nature,高强韧水凝胶材料唾手可得!
1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理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1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用
突发!科研新思路,帮助水凝胶材料获得重大突破!
剑桥大学的AngelosMichaelides团队在这一领域取得了突破,他们利用量子蒙特卡洛(QMC)方法(分子材料最精确的第一性原理方法之一)来确定所研究系统最合适的DFT泛函,从而避免了计算中的精度和成本之间的权衡,并且开发了一种机器学习算法(MLPs),以低得多的成本预测DFT所算得的能量变化(Nature,2022,609,512–516)。华盛顿...