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
在决策树分类器中的过拟合在二元分类问题中,我们可以假设不同标签的数据点由一个假设的边界分开。这个边界是由生成数据的过程创建的。比如在我们的上面的数据集中,这个边界是一个弧形。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...
透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
它通过迭代地构建多个弱学习器(通常是决策树),并将它们的预测结果以某种方式组合起来,以达到强学习的效果。数学原理深入:梯度提升的核心在于利用损失函数的梯度信息来指导每个弱学习器的训练。在每次迭代中,都会针对当前模型预测的错误(即损失函数的梯度)进行“修正”,构建一个新的弱学习器来尽量减少这些错误。通过累...
【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...
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...
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!
药物设计:掌握与蛋白质结构预测相关的药物设计原理,学会设计靶向特定蛋白质的药物分子与多肽药物分子,理解蛋白类药靶相互作用的机制。03通过课程学习您将得到基于深度学习的通用型蛋白设计模型近几年来发展迅速,本课程围绕蛋白设计基础与前沿工作展开讲述,从蛋白结构的预测与优化到蛋白的从头设计进行深度教学,本课程从...
究竟如何在咨询项目中,使用金字塔原理?
随着时间的推移,工作计划的结果开始显现,你会注意到金字塔也变成了决策树(www.e993.com)2024年8月31日。想象把金字塔倒过来,期望的结果在底部,更小的便利贴在顶部。在这种配置下,你的工作成果将细化为结果的特定版本。在婚礼的例子中,如果音乐必须由你侄子的少年乐队提供,并且食物是自助餐,或者音乐由碧昂丝现场演唱,餐饮由高级厨师提供——无论...
解码分类的超级英雄——支持向量机(SVM)
二、支持向量机的算法原理支持向量机(SVM)是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则设计的,目的是寻找到最佳的泛化能力。SVM在训练时提取数据中的支持向量,即距决策界限最近的几个数据点,用这些点来确定最终的决策函数。核心问题在于如何确定最佳的划分超平面。SVM通过引入拉格朗日乘子法转化问题,将其变成一个...
关于当前涉人工智能几个法律问题的思考
逻辑决策树的决策过程是确定的,因此从理论上讲,每一步决策都可以追溯到人工智能研发设计者事先所作的决策。目前,符号型人工智能的典型代表包括专家系统、知识图谱、知识工程以及数据库等,具体的应用领域包括互联网广告行业的计算广告、搜索平台的点击率预估、金融行业的风险控制等。
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
构建决策树:这需要对化合物的结构和活性进行深入理解,并根据已有的构效关系确定决策树的分支和节点。合成少量化合物:这些化合物应该能够覆盖决策树中的关键节点和分支,以便进行后续的活性测试。活性测试:记录合成的化合物的生物活性数据,这些数据将用于验证决策树的有效性和准确性。
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
在分子模拟领域,机器学习力场(ML-FFs)成功弥补了第一性原理电子结构方法与传统经验力场之间的准确性和效率差距。近年来,该领域呈现出井喷式的蓬勃发展,这一趋势在WebofScience平台的检索结果中得以印证。相关工作频繁登入Nature、Science、Cell等顶尖刊物.