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...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
预剪枝是在构建决策树的过程中,在节点划分前进行剪枝。它通过一系列的条件判断,来决定是否继续划分当前节点,从而避免过拟合的发生。1.基于信息增益的预剪枝信息增益是决策树算法中常用的划分准则,它衡量了一个特征对于分类结果的重要性。在预剪枝中,可以设置一个阈值,当某个特征的信息增益小于该阈值时,停止划分...
复合材料研究取得突破性进展!从数据驱动到多尺度分析!让性能更强大!
5.寿命预测与健康管理:机器学习可以分析复合材料在实际使用中的性能退化数据,预测其剩余使用寿命,为维护和更换提供决策支持。6.数据驱动的材料发现:通过分析大量的实验和模拟数据,机器学习有助于发现新的复合材料配方和结构,加速新材料的研发过程。7.多尺度建模:机器学习可以辅助进行多尺度建模,从原子尺度到宏观尺度,...
百度算法工程师面试题8道|含解析
用随机高斯分布初始化A,用0矩阵初始化B。问题2:讲一下GBDT的原理GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是一种集成学习方法,它通过迭代训练决策树,每一次迭代都试图修正前一次迭代的错误。具体而言,GBDT通过拟合残差(目标值与当前模型的预测之差)来逐步改进模型。在每一轮迭代中,新的决策树被训练以捕捉残差中的...
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.
2024安徽省中小学教师招聘考试大纲-信息科技(中学)
(2)通过对身边真实应用场景中物联网的分析,认识物联网实现万物互联的基本原理(www.e993.com)2024年9月15日。(3)自觉遵守物联网实验的操作规程,会使用实验设备搭建物联系统原型,并能通过实验平台读取、发送、接收、汇集和使用数据。(4)通过简易物联系统的设计与搭建,探索物联网中数据采集、处理、反馈控制等基本功能,体验物联网、大数据及...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
决策树的原理和算法部分就基本上介绍完毕,因为防止模型过拟合也是机器学习中的一个重要议题,所以,我再简单介绍一下决策树的剪枝。之所以会发生过拟合,是因为我们在学习的过程中过多地考虑如何提高对训练数据的正确分类上,所以有的时候就会构建出过于复杂的决策树。而决策树一旦复杂,对测试数据的分类就没那么精确了,...
吴恩达:机器学习的六个核心算法
数字差异:快进到1963年,密歇根大学社会学家JohnSonquist和经济学家JamesMorgan在将调查的受访者分组时,首次在计算机中实行了决策树。随着自动训练算法软件的出现,这种工作变得很普遍,如今包括scikit-learn等在内的各种机器学习库也已经使用决策树。这套代码是由斯坦福大学和加州大学伯克利分校的四位统计学家花费...
生活中大数据分析案例以及背后的技术原理
网页重要性/排名算法。PageRank算法最早产生于Google,核心思想是通过网页的入链数作为一个网页好快的判定标准,如果1个网页内部包含了多个指向外部的链接,则PR值将会被均分,PageRank算法也会遭到LinkSpan攻击。RandomForest随机森林算法。算法思想是决策树+boosting.决策树采用的是CART分类回归数,通过组合各个决策树的...
与其沉迷抖音,不如4个月拿下AI算法工程师offer!
1)了解和掌握决策树算法的原理,度量指标和算法变种。2)掌握和了解随机森林和,GBDT等集成学习模型的原理和集成学习算法。3)应用XGboost,通过GBDT算法完成预测实例,加深对算法和实战的融合。本阶段涉及的实战项目实战项目1)鸢尾花分类实战2)金融反欺诈预测...