《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

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3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.使用实...

人-AI协同中的系统有何不同

其中,G是输出函数,表示根据人类决策生成的系统行为。(2)反馈与反思的数学模型反馈机制机器反馈函数F(X)可以用数据分析算法表示,如下:反思机制人类反思函数R(F(X),E)可以表示为:(3)优化目标与损失函数在协同决策过程中,优化目标是提升决策的准确性和系统的适应性。可以通过设定损失函数来量化这一目标...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

决策树的剪枝往往通过最小化决策树整体的损失函数实现,本文首先介绍损失函数。设树T的叶结点个数为|T|,t是树T的一个叶结点,该叶结点有Nt个样本点,其中类别k的样本点有Ntk个,k=1,2,...K,Ht(T)为叶结点t上的经验熵,α≥0为参数,所以决策树的损失函数可以定义为:C(T)是模型对训练数据的预测误差,表示...

AI产品经理必知的100个专业术语

19、逻辑回归(LogisticRegression)逻辑回归是一种用于解决二分类问题的概率统计方法,使用Sigmoid函数来将线性组合的输出转换为概率值。20、梯度下降(GradientDescent)梯度下降是一种优化算法,用于最小化损失函数。通过沿负梯度方向逐步更新参数来达到最小化损失的目的。二、深度学习与神经网络21、人工神经网络(Arti...

透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘

可视化助力:为了更直观地理解这一过程,我们可以绘制损失函数随迭代次数变化的曲线图,以及每次迭代后模型预测结果的分布图,展示梯度提升如何一步步改善预测效果。结语通过这场可视化之旅,我们不仅窥见了决策树与梯度提升算法的内在逻辑,还领略了它们在数学世界中的精妙舞步。正如古人所言:“工欲善其事,必先利其器。”...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

梯度下降是一种优化算法,用于寻找网络的最优参数,通过计算损失函数对参数的梯度,然后沿着梯度的反方向更新参数,以最小化损失函数(www.e993.com)2024年11月1日。反向传播则是计算损失函数对参数梯度的算法,从输出层开始,将误差反向传播到输入层,通过链式法则计算每个参数的梯度。即用于分类的DNN。是数据准备阶段。首先,通过以下代码导入苹果公司(...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

夏恒,汤健,余文,乔俊飞.基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模.自动化学报,2024,50(8):1601??1619XiaHeng,TangJian,YuWen,QiaoJun-Fei.Dioxinemissionconcentrationmodelingbasedonsimulationmechanismandimprovedlinearregressiondecisiontree.ActaAutomaticaSinica,...

基于XGBoost 特征选择方法在业务中的应用

1)初始化一个弱学习器(通常是决策树),并计算该学习器的预测值和损失函数;2)算法计算损失函数对于当前预测值的梯度。梯度可以被理解为损失函数在当前预测值处的斜率,它给出了优化损失函数的方向;3)算法使用新的学习器去预测梯度,而非真实的标签。新的预测值等于原始预测值加上学习率乘以梯度的预测值;...

【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型

2.考虑到因子单元动态加权使用的是决策树模型,相较于神经网络,决策树优点在于泛化能力较强,且适合处理分类数据,但其拟合能力相对神经网络较弱,且只能拟合局部线性函数,对于极度非线性部分的函数关系,神经网络可能更有优势。基于此想法本文采用了知识蒸馏方法来对树模型和神经网络进行集成以捕捉alpha因子与未来收益率局部...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)...