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...

介绍一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法

除了跟踪之外,马尔可夫和条件随机场,以及采用学习机制(如模板匹配、决策树和支持向量机)的方法也被用作后处理方法。随着深度学习的发展,一些基于深度神经网络的方法在车道检测方面显示出优越性。这些方法通常使用指示车道存在和位置的热图来处理车道检测任务。在这些早期尝试之后,主流方法开始将车道检测视为分割问题。例如...

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...

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...

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

正是这种对世界可理解性的信念,为人工智能(AI)与物理学的结合提供了坚实的基础。AI的目标是让机器能够执行学习、推理、决策等复杂任务,能够成为我们理解世界的工具(AIforPhysics)。同时,物理学的原理,又能成为指导机器学习的宝贵思想(PhysicsforAI)。

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

本文介绍了决策树剪枝的原理(www.e993.com)2024年10月31日。预剪枝和后剪枝方法比较上:一是后剪枝决策树一般比预剪枝决策树保留更多的分支;二是一般情况下,后剪枝决策树欠拟合风险较小,泛化性能往往优于预剪枝决策树;三是后剪枝决策树训练时间比预剪枝决策树和未剪枝决策树要大很多。

关于举办2024年度北京肛肠学会年会暨北京国际肛肠论坛

介绍人工智能的基本概念、发展历史、AI在医学领域应用、医学大模型的应用状况。专题二:机器学习的基本理论和经典算法介绍机器学习常见的经典算法基本原理,包括贝叶斯决策、逻辑回归、决策树、SVM、随机森林、k近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、马尔可夫模型等。

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

2、学习深度学习基本概念、算法以及Pytorch的模型搭建。3、深度学习在弹性波超材料领域的研究现状。4、学习基于COMSOLwithMATLAB的声子晶体数据集批量自主生成方法(分享课程涉及的所有数据集及代码)5、学习基于深度学习的声子晶体拓扑结构的正向预测设计、深度学习常用模型(DFN+AE)的训练及实现方式。(分享课程...

北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲

(一)机器学习基础算法:(1)贝叶斯(Bayesian)学习以及相关算法;(2)Q学习基本概念;(3)归纳学习-决策树构建算法。掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术,掌握Q学习的基本方法;掌握VC维的定义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesia...

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...