重磅!GPT与Python联手,农大研究生连续在顶尖期刊上发表研究成果
7、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Python代码实现8、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的ChatGPT提示词模板讲解9、案例演示:近红外光谱回归拟合建模十一、ChatGPT4助力遗传算法近红外光谱分析1、群优化算法概述2、遗传算法(GeneticAlgorithm)的基本原理(什么是个体和种群?什么是适应...
颠覆传统思路!轰动领域的Nature重磅进展!引爆材料领域新风口!
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.使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1模型性能的评估方法A1.1交叉验证:评估估计器的...
即将开课:药企BD市场剧变分析与投资挑战及估值实操
一、创新药风险调整净现值分析(rNPV)以及决策树分析1.风险调整后净现值分析给创新药项目估值2.如何将决策树的使用纳入到该分析中二、产品管线估值1.产品管线的基本概念2.产品管线的估值计算方式和案例三、生物类似药的估值1.生物类似药的基本概念2.假设参数如何针对特定的生物类似药特征而进行调整3....
寒门博士靠着新成果连发三篇Nature!高分子材料迎来颠覆性进展!
这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1机器学习材料与化学应用的典型步骤A1.1数据采集和清洗A1.2特征选择和模型选择A1.3模型训练和测试A1.4模型性能评估和优化第三天理论内容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...
关于决策树,你一定要知道的知识点!
决策树有一些常用的构建方法,在这里我们详细讲解一下最为流行的CART树。CART树是一棵二叉树,它不仅能完成分类任务,还能完成数值预测类的回归任务。下面先介绍分类树,再介绍回归树。在构建CART树时,可以使用基尼系数来度量决策条件的合理性。假设有个训练样本,特征一共有维,即。和逻辑回归中特征是连续值不...
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(www.e993.com)2024年9月15日。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...
机器学习实战:决策树原来这么简单
决策树的剪枝有两种,预剪枝与后剪枝。预剪枝:这是一种从上往下的做法,怎么做呢,其实就是限制这个决策树的高度,构建的过程中达到了这个高度,就停止继续分裂的,这就达到了最低节点了。后剪枝:这是一种从下往上的方法,它让决策树全部构建完成,然后从底部开始找啊找啊,判断哪些枝干是可以剪掉的。
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
介绍了上面三个概念,我们就可以回答在构造决策树的时候遇到的第一个问题了:根结点放置哪个条件属性。我们的放置方法是:选择信息增益最大的一个属性作为根结点。因为一个数据集的信息熵是固定的,所以这个问题就转化为选择条件信息熵最小的属性,所以我们只要求出条件信息熵最小的属性就知道根结点了。
吴恩达:机器学习的六个核心算法
在最新的这篇文章中,吴恩达与团队调研了六种基础算法的来源、用途、演变等,并提供了较为详细的讲解。文章为去年撰写,常念常新这六种算法分别是:线性回归、逻辑回归、梯度下降、神经网络、决策树与k均值聚类算法。线性回归:直的&窄的线性回归是机器学习中的一个关键的统计方法,但它并非不战而胜。它由两位杰...
最新突破!水凝胶技术再登Nature,高强韧水凝胶材料唾手可得!
2.利用KNN方法对MOF材料分类这两个实操项目同时穿插讲解如下内容1.机器学习材料与化学应用的典型步骤1.1数据采集和清洗1.2特征选择和模型选择1.3模型训练和测试1.4模型性能评估和优化第三天(机器学习基础)理论内容1.决策树1.1决策树的原理...