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随机森林最新视觉报道_随机森林算法(2024年12月全程跟踪)

内容来源：飘花网电影所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

随机森林

影像组学全攻略：从代码到数据，一应俱全！ 𐟎“ 影像组学课程，从零开始到精通，提供全方位的学习资料和实践机会。 𐟓‘ 包含内容： pyradiomics批量特征提取代码 3D-slicer特征提取工具 LASSO回归代码机器学习算法详解随机森林分类器代码支持向量机（SVM）代码 XGBoost模型代码 𐟎堨熩⑦•™程完整，附带所有代码和练习数据，让你从理论到实践全面掌握。 𐟔 影像组学图像预处理、特征提取、特征筛选和降维技巧。 𐟓‚ dicom文件转换nii格式教程。

随机森林与KAN网络：谁更胜一筹？在第二届世界科学智能大赛中，物质科学赛道的一个关键挑战是催化反应产率预测。𐟌 随机森林（Random Forest）作为一种强大的集成学习方法，被广泛用于分类和回归问题。𐟌𓊊𐟔 随机森林的工作原理如下：数据集的随机抽样：从原始训练数据集中随机抽取样本，通常使用有放回抽样（bootstrap sampling），确保每棵树的训练数据集都是独特的。特征选择：在每棵树的每个分裂节点，随机选择一部分特征，然后从中选择最优的分裂点，增加模型的多样性。构建决策树：使用上述步骤中的数据集和特征选择方法，构建一棵决策树，直到达到某个停止条件，如树的深度或节点中的样本数量。 𐟔砨𖅥‚数调整是优化随机森林性能的关键： n_estimators：森林中决策树的数量。增加树的数量可以提高准确性，但也会增加计算成本。 max_depth：每棵树的最大深度。限制树的深度可以防止过拟合。 min_samples_split：分裂内部节点所需的最小样本数。增加这个值可以增加模型的复杂度。 min_samples_leaf：叶节点所需的最小样本数。这个参数可以控制模型的平滑度。 max_features：寻找最佳分裂时要考虑的特征数量。通常设置为特征总数的平方根。 bootstrap：是否使用有放回抽样来构建每棵树的训练数据集。 𐟓ˆ 在实践过程中，通过调整每棵树的最大深度从10到60，R方值从0.2提升至0.33。𐟓ˆ 𐟔„ 随后，团队尝试了其他模型，如KAN神经网络架构。KAN神经网络架构的学习过程包括多个步骤，旨在通过多层神经元的学习来预测和分类数据。𐟧 𐟒” 然而，在尝试使用KAN网络架构时，团队遇到了几个挑战。首先，输入数据量过多导致内存崩溃。𐟒𛠥…𖦬᯼Œ在处理多批次小批量数据时，出现了矩阵不满秩的情况，这表明输入数据中存在线性相关的维度，导致最小二乘法运算出错。❌ 𐟔„ 尽管面临挑战，团队仍然坚持探索新的模型和方法，以寻找更有效的解决方案。在未来的探索中，他们将继续优化随机森林和KAN神经网络架构的性能，以实现更准确的催化反应产率预测。𐟌Ÿ

单细胞数据分析，一文搞定！单细胞数据分析是一个充满挑战和发现的领域，涵盖了从基因组学到细胞通讯的多个方面。以下是一些关键的分析步骤和方法，帮助你深入探索单细胞数据：样本质控/降维/聚类/双细胞去除 𐟧ꊥ䚦 𗦜즕𔥐ˆ（Harmony） 𐟌 细胞亚群注释 𐟓š NNLS样本亚群迁移 𐟌 Augur：基于随机森林判定细胞亚群转录组扰动 𐟌𓊍agellan：基于随机森林判定空转区域最大扰动（空间转录组） 𐟌Œ 亚群细分（提取感兴趣亚群重新聚类） 𐟔 各细胞类型占比 𐟓Š 差异基因计算及可视化 𐟎芍arker基因计算及可视化（气泡图/热图/小提琴图/UMAP或TSNE基因表达展示） 𐟌Ÿ 功能富集分析 𐟔슇SVA分析 𐟓ˆ 细胞亚群GO/KEGG分析 𐟓Š 通路差异得分计算 𐟓Š AUCell通路活性打分 𐟌€ PHATE 𐟌🊧𛆨ƒž通讯分析 𐟓ኃellChat细胞通讯推断 𐟔 CellPhoneDB细胞通讯分析 𐟓𖊦‹Ÿ时间分析 ⏳ Monocle2 ⏳ Monocle3 ⏳ inferCNV、copycat 𐟧슓CENIC分析 𐟌 非负矩阵分解NMF 𐟧銒NA动力学 ⚡ 转录组与VDJ联合分析 𐟧슧麩—𔨽쥽•组联合分析 𐟌 scATAC-seq联合分析 𐟧슊这些工具和方法可以帮助你从单细胞测序数据中提取有价值的生物学信息，进一步了解细胞的复杂性和多样性。无论是单细胞个性化分析、转录组研究还是空间转录组分析，这些技术都能为你提供深入的见解。

𐟓š Day 2 阅读记录与心得分享 𐟎‰ 周末愉快！今天我们来聊聊如何高效地记录和整理阅读过的学术文章。𐟓– 𐟔 深度学习：LeCun et al (2015) 在《Nature》上发表的这篇论文，详细介绍了深度学习的基础概念、发展历程和成功应用。深度学习是一种特殊的机器学习方法，利用神经网络进行数据表示和学习。 𐟌𓠩š机森林：Breiman (2001) 在《Machine Learning》上发表的论文，介绍了随机森林算法，这是一种基于决策树的集成学习方法。随机森林在分类和回归任务中表现出色，具有高准确性和稳定性。 𐟓𘠥›𞥃分类：Krizhevsky et al (2012) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了一种基于深度卷积神经网络的图像分类方法，大幅提升了ImageNet竞赛的性能。 𐟒ᠨ‡꦳覄力：Vaswani et al (2017) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了Transformer模型，引入了自注意力（self-attention）机制。Transformer模型在自然语言处理任务中取得了显著成果。 𐟎𒠥›𔦣‹AI：Silver et al (2016) 在《Nature》上发表的论文，介绍了AlphaGo，一种结合深度神经网络和蒙特卡洛树搜索的围棋AI。AlphaGo在2016年战胜了世界围棋冠军李世石，成为了人工智能领域的一个里程碑。学术研究需要认真对待，如果有任何问题，欢迎大家指正和交流！𐟤

数据分享 | R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病「数据派thu的精心推荐」数据分享 | R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶...

【「AI可预测生命进化」】「地球生命是被设计出来的吗」？最近，诺丁汉大学的科学家通过运用一种“随机森林”人工智能算法，分析了单一细菌物种的2500个完整基因组数据集，发现生命进化的轨迹可能并非完全随机，而是在一定程度上可以预测。这项研究首先利用AI技术为每个基因组中的基因创建了“基因家族”，随后分析了这些家族如何在某些基因组中存在而在其他基因组中缺失。AI揭示了基因内部的生态系统，其中基因之间也存在着合作与冲突，这一发现对于理解生命进化、预测生命走向具有重要意义。此外，这项研究能够帮助我们更好地理解生命的进化过程，或还能助力开发对抗耐药性细菌的药物，并根据基因预测疾病进展。央证公开课的微博视频

700页机器学习笔记，轻松搞定复杂算法！ 𐟓š 这份机器学习笔记涵盖了700页，是作者数月辛勤努力的结晶。为了帮助大家更轻松地理解机器学习，作者将复杂的概念和算法以图解的方式呈现，让学习变得更加直观。 𐟓– 笔记分为三大部分： Part1：基础概念介绍，包括机器学习流程、数据处理、建模、评估指标（如MSE、ROC曲线）、模型部署、过度拟合、正则化等。 Part2：常用算法详解，如线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Knn、K-Means、决策树、随机森林、AdaBoost、朴素贝叶斯、梯度下降、主成分分析等。 Part3：大规模机器学习方法介绍。 𐟓𗠧씨𘭥Œ…含了大量生动的图表，旨在用最直观的方式解释复杂的概念。通过这种方式，读者可以更快速地掌握机器学习的精髓。 𐟌Ÿ 如果你按照常规的学习进度需要3个月到半年，那么这份笔记将大大加速你的学习过程，让你可以在更短的时间内掌握机器学习的关键知识。

机器学习模型过拟合与欠拟合的挑战在机器学习建模过程中，我们经常会遇到两个极端问题：过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）。𐟓Š 过拟合：当我们将训练数据划分得太细，模型会过于关注训练数据的每一个细节。极端情况下，如果每一条训练数据都被视为一个单独的类型，模型会考虑所有可能的情况，包括一些未来不会出现的特殊情况。这会导致模型在测试集或新数据集上的误差很大。𐟔 欠拟合：相反，如果训练数据没有被充分细分，模型可能无法捕捉到所有的特征。这种情况下，模型在训练集和测试集上的误差都会很大。𐟓ˆ 找到平衡点：关键在于找到一个合适的度。这通常需要通过调整参数并对比结果来实现。我们可以通过使用平均绝对误差（mean absolute error）来评估模型的性能。𐟓Š 随机森林模型：随机森林模型使用多个决策树来预测结果，然后综合所有决策树的结果（如果是布尔值则多数胜，如果是数值预测则取平均值）。𐟌𓊨𐃥‚挑战：在建模过程中，调参似乎是最具挑战性的部分。𐟔犊通过这些技巧和方法，我们可以更好地理解和应对过拟合与欠拟合的问题，从而提高模型的泛化能力。𐟌

如何从零开始学习人工智能？ 𐟤– 人工智能（AI）无疑是当今科技领域的热门话题，它与机器学习、深度学习等密切相关。如果你对AI感兴趣，想要系统地学习和掌握相关知识，那么这篇文章将为你提供一个简单而完整的学习路线。 1️⃣ 基础知识在开始学习AI之前，建议你先掌握一些基础知识，包括数学、统计学和编程技能。数学方面，线性代数、概率论和微积分是必备的基础；统计学对于了解机器学习算法和模型评估至关重要；编程技能则是实践AI的基础，Python 是很常用的编程语言之一。 2️⃣ 机器学习机器学习是AI的核心技术之一，它可以使计算机从数据中学习，并做出预测和决策。学习机器学习的关键是理解不同的算法和模型，包括监督学习、无监督学习和强化学习。建议你从经典的机器学习算法开始，如线性回归、决策树和支持向量机，并逐步深入学习更高级的模型，如随机森林、神经网络和深度学习。 3️⃣ 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑的神经网络结构来实现学习和决策。学习深度学习需要了解神经网络的基本原理和常见的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。同时，熟悉深度学习的工具和框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，能够帮助你进行实际的深度学习项目。 4️⃣ 自然语言处理（NLP） NLP是AI的一个重要领域，它涉及计算机对人类语言的理解和生成。学习NLP需要熟悉文本处理、词向量表示、序列模型和语言模型等基本概念。此外，了解常见的NLP任务和技术，如情感分析、命名实体识别和机器翻译，对于应用NLP技术解决实际问题很有帮助。 5️⃣ 计算机视觉计算机视觉是AI的另一个重要领域，它研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频。学习计算机视觉需要了解图像处理、特征提取、目标检测和图像分割等基本概念。同时，熟悉常见的计算机视觉任务和技术，如图像分类、目标识别和人脸识别，能够帮助你应用计算机视觉技术解决实际问题。总的来说，学习AI需要掌握基础知识、机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等方面的知识和技能。建议你从基础知识开始，逐步深入学习，并通过实践项目来巩固和提高自己的能力。

《图解机器学习算法》17种算法全解析《图解机器学习算法》是一本通过图形化方式详细解释各种机器学习算法的书籍。这本书涵盖了17种常用的机器学习算法，包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE等。书中通过152张图表展示了这些算法的原理和实现过程，并提供了相应的Python代码，帮助读者在运行代码的同时加深对算法的理解。作者团队由具有多年研发经验的机器学习研究员和技术公司技术负责人组成，确保了内容的专业性和实用性。这本书适合机器学习初学者和需要深入了解各种算法的读者，帮助他们更好地理解和应用这些算法。

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