Nature与Science同时出王炸!生命科学领域又一位“天才少年”诞生...

树方法:决策树、随机森林神经网络:多层感知机机器学习药物筛选分类案例实操b)深度学习深度神经网络DNN卷积神经网络CNN循环神经网络RNN深度学习常用的loss介绍模型评估与优化方法评估指标:准确率、召回率、F1分数等优化方法:正则化、Dropout等超参数调优超参数对于模型的影响网格搜索、随机搜索基于蛋白和...

机器学习之决策树算法

决策树(DecisionTree),又称判断树,它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知实例,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

图1.一棵不完整的读博决策树ILOVEdoingresearch博士的唯一工作和任务就是做科研,没有人会在意你博士期间上课的成绩。如果你并不热爱科研,千万千万不要读博。你可以想象一下在5-6年的时间里每天绝大多数时间都在做你不喜欢的事情有多痛苦。你可能会说“我怎么知道我喜不喜欢科研呢”?首先,如果你之...

R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型

决策树(DecisionTree)是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论。因此,从根节点到叶节点就对应着一条合理规则,整棵树就对应着一组表达式规则。

重磅!为让国内神经科学领域大步向前,多位国内知名学者联合举办...

C1有监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用(1)人工智能、机器学习、深度学习的关系;(2)回归算法:从线性回归、Logistic回归与Cox回归讲起;(3)PLS-DA算法:PCA降维后没有差异的数据还有救吗?(4)VIPscore的意义及选择;(5)分类算法:决策树,随机森林和贝叶斯网络模型;...

谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...

树方法:决策树、随机森林神经网络:多层感知机机器学习药物筛选分类案例实操b)深度学习深度神经网络DNN卷积神经网络CNN循环神经网络RNN深度学习常用的loss介绍模型评估与优化方法评估指标:准确率、召回率、F1分数等优化方法:正则化、Dropout等超参数调优超参数对于模型的影响网格搜索、随机搜索基于蛋白和...

AI通识教育:可能是我们领先于世界AI的关键

Transformer的成功引领了NLP技术从基础理论到实际应用的重大飞跃,持续推动该领域向着更高精度、更高效能的方向发展。在强化学习领域,深度Q学习(DeepQ-Network,DQN)通过将经典的Q-learning与深度神经网络结合,有效解决了高维状态空间和连续动作空间的决策难题,智能体能在Atari等游戏中展现超人表现。策略梯度算法如Actor...

一位太空考古学家的日常 | 界面新闻

这个决策树可能是这样的:“你在这张图片中看到了什么?你看到植被了吗?你看到了一个现代的建筑结构吗?其他的呢?”然后,甚至会有更细粒度的:“是一个圆吗?一个正方形吗?还是一个坑?帕卡克计划在那张卡片上提供一些例子告诉人们盗墓坑,墓穴和金字塔的样子。基于已经经过技术处理,玩家被分到的每张卡片看起来都不...

芒格访谈:人能做的最好的事,是助另一个人多知多智(上)

在哈佛商学院的早期,当我去读哈佛商学院时,他们最引以为豪的是决策树理论。他们在哈佛商学院教授研究生这门理论,庄重肃穆,引经据典。在那些早年时代,哈佛商学院教授的决策树理论,是帕斯卡概率论在生活中的实际应用。这是哈佛商学院在为一群研究生补习高中数学,他们并没错。他们在那个年代教授决策树理论是对的,...

清华教授裴丹:大模型与智能运维的融合

应用1:数字化运维助手这个助手只是问答,不直接对接数据,甚至可以从某个工具里截屏发图给他,但是不做直接的数据对接,只是对类似排查故障的决策树,对这种结构化的知识进行检索。用户可以问运维助手,故障可能的原因是什么,运维助手对着决策树,一层一层的问下去,一直到最后发现是某个问题,就可以看直接怎么处置。