《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

2.机器学习的基本概念,如数据、模型、训练、预测等。3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材料性能预测等。3.机器学习在结构仿真中应用的挑战和解决...

智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势|算法|神经网络|自然...

2.决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构的模型,通过一系列的决策规则对数据进行分类或回归。决策树易于理解和解释,但容易过拟合。3.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一种强大的分类算法,旨在找到最佳的超平面来分隔不同类别的数据。SVM在高维空间中表现良好,适用于复杂的分类任务。

Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...

2.机器学习的基本概念,如数据、模型、训练、预测等。3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材料性能预测等。3.机器学习在结构仿真中应用的挑战和解决...

Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!

理论内容1.决策树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...

可解释性人工智能科普

比较典型的可解释模型有线性回归,决策树,KNN,以及基于规则的学习等等。1.线性回归:线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系,并且通过计算得出他们之间的线性关系。该方法能很好的做到可解释模型的3个层次,但是也需要模型可解释技术辅助进行更好的解释。线性回归模型被提出的时间较早,已经被应用了很长一段时间,...

趣味科普|打破“计算黑箱”:可解释性人工智能

比较典型的可解释模型有线性回归,决策树,KNN,以及基于规则的学习等等(www.e993.com)2024年10月31日。1.线性回归:线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系,并且通过计算得出他们之间的线性关系。该方法能很好的做到可解释模型的3个层次,但是也需要模型可解释技术辅助进行更好的解释。线性回归模型被提出的时间较早,已经被应用了很长一段时间,因此...

融慧金科马斌斌:KNN算法模型应用,实现额度最大化收益

利用决策树核额方法“上述这三种额度策略方法较为常规,需要结合实际业务和专家经验综合判断,来制定额度策略模型。”马斌斌进一步指出,我们也可以通过数据建模更科学地进行额度授予,其核心是以最大收益为目标,找寻利润最大化的点。比如逻辑回归模型,就是通过衡量每个客户的收入和成本,同时结合额度上限和利率上限的约束条...

决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?

决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?文|七月在线编|小七问题:问题1:人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork)问题2:深度学习(DeepLearning)问题3:支持向量机(SupportVectorMachine)问题4:降维算法(DimensionalityReductionAlgorithms)...

有监督学习算法介绍:K近邻与决策树(分类与回归树)

继之前我们讲解了“惩罚回归”与“支持向量机”后，我们在本节将对K近邻与决策树算法进行讲解。K近邻K近邻(K-nearestneighbor,KNN)是一种有监督学习方法，常用于分类，有时也用于回归。这个方法是通过发现新数据和现有数据之间的相似点(“接近度”)来对新数据进行分类。回到我们在上一节讲的散点图，我们假设有...

人工智能之K近邻算法(KNN)

3)可理解性差,无法给出像决策树那样的规则。改进策略:KNN算法因其提出时间较早,随着其他技术的不断更新和完善,KNN算法逐渐显示出诸多不足之处,因此许多KNN算法的改进算法也应运而生。算法改进目标主要朝着分类效率和分类效果两个方向。改进1:通过找出一个样本的k个最近邻居,将这些邻居的属性的平均值赋给该样...