机器学习模型与深度学习模型的区别与联系
机器学习起源于统计学与概率论，其核心理念是通过数据构建数学模型，使计算机从经验中提炼规律。例如，线性回归模型通过最小化预测值与实际值的均方误差，找到数据分布的最优拟合直线。深度学习则受启发于人脑神经网络的结构与功能，1943年麦卡洛克-皮茨神经元模型的提出，开
随机森林
从682个变量筛选到50个，这篇高分机器学习预测模型如何构建的？
2025年5月7日，JAMA子刊《JAMA Network Open》（医学一区top，IF=10.5）发表了一项机器学习预测模型文章，题为：“Predicting Agitation Events in the Emergency Department Th
水稻产后智慧化关键技术研究现状与展望
于丰华, 许童羽, 郭忠辉, 白驹驰, 相爽, 国斯恩, 金忠煜, 李世隆, 王世宽, 刘美含, 惠尹宣. 水稻智慧无人农场关键技术研究现状与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(6): 1-22. DOI: 10.12133/j.smartag
机器学习在恶意加密流量检测中的应用及研究
随着加密通信的普及，恶意攻击者利用加密流量隐藏活动，传统基于签名和规则的检测方法面临挑战。机器学习为恶意加密流量检测提供了新解决方案。综述了监督学习、非监督学习、深度学习和集成学习在该领域的应用。监督学习通过标记数据识别已知攻击，非监督学习在未标记数据中发现新
横空出世！概念匹配度完成重大升级
重大好消息！经过半个月的熬夜加班，今天终于完成了概念匹配度V47版本的重大升级，这个版本意义重大，不仅增加了新的板块，并且通过新的算法，更加贴近实战。我们一共800多个概念，请问有那个软件的概念，有我们的丰富。 下一步的计划，就是用我们这个最新的板块数据，去计
重大升级预告！板块匹配度将迎来重大升级
经常看我文章的朋友，肯定都是知道，我们有一个最底层的数据，也是我们最核心的数据，就是板块匹配度数据。这是最核心的。我先给大家看一个数据，通达信的概念板块数据一共268个。而且把含H股、含B股这样的概念板块，也混在一起。大家可以想想，这种把各种分类方式混在一起，
Nature公布21世纪高被引论文，何恺明的ResNet登顶
近日，Nature杂志对21世纪以来引用次数最多的25篇论文进行了分析，揭示出一个有趣的现象：在科学界，讲述方法和软件的论文比著名的科学发现更常被引用，这些论文主要集中在人工智能（AI）、研究方法或综述、癌症统计和软件研究等领域。
Nature：21世纪“最具影响力”论文，这几款统计学工具入围
其中，scikit-learn论文和lme4论文分别为Python和R语言用户提供了强大的数据分析工具，分别排名第15和第14，免费程序G*Power排名第25。下面我们再详细介绍！
理论研究 | 基于机器学习的街道视觉环境评价方法研究
街道是居民感知城市最直接、最关键的要素，良好的街道空间视觉感知对城市高质量发展具有重要意义。过去由于技术的限制，人们对城市街道空间的认识与评价始终停留在较为主观且难以统一的水平，如何构建街道空间视觉感知评价方法则有待进一步探究。本研究首先通过图像语义分割模型提
随机森林回归算法
随机森林回归是一种集成学习方法，主要用于回归分析。它通过构建多个决策树来预测连续值，并将这些树的预测结果平均化以提高模型的准确性和稳定性。
机器学习和深度学习有什么区别？
在人工智能的浪潮中，机器学习和深度学习常被混为一谈。就像同一座城市中的地铁与磁悬浮列车——前者构建了基础交通网络，后者则是在此基础上迭代出的高速解决方案。理解两者的差异，不仅是技术认知的分水岭，更是企业选择技术路线时的决策依据。
论文复现——随机森林(RF)、XGBoost、shap可视化，对黄铁矿微量元素数据库进行分析，以区分不同来源的黄铁矿
发表于《Geochimica et Cosmochimica Acta》，题为“新元古代沉积地层中异常重黄铁矿的微量元素证据”，作者们通过机器学习算法，对大量黄铁矿微量元素数据库进行分析，以区分不同来源的黄铁矿，特别是在新元古代沉积地层中同沉积期和后沉积期热液
机器学习经典算法系列：小白也能看懂的7种分类算法
本文深入浅出地介绍了机器学习领域中7种经典的分类算法，包括朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、K近邻法和自适应增强算法。通过生动的比喻、实际的应用场景和算法之间的对比，帮助读者理解每种算法的核心原理、优缺点以及适用场景，为初学者提供了一份清晰易
中信建投 | 30Y国债到期收益率走势预测——基于随机森林模型的机器
机器学习正成为研究中的热点方法，以较高的准确率、较好的稳健性受到关注。本研究采用机器学习中的随机森林分类方法，结合周度数据，对30Y国债的中短期走势构建模型进行预判。
分类和回归任务的最本质区别
分类的本质是根据输入数据的特征将其划分到预定义的类别中。在分类问题中，模型需要学习数据点与类别标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的数据点进行分类预测。
精准农业机器人-自动化收获系统
精准农业机器人中的自动化收获系统通过集成先进传感器、机器视觉和机械控制技术，显著提升了农业生产的效率与可持续性。以下从核心技术、应用现状、优势及挑战等方面详细阐述：
如何评估新营销工具的性能？
评估新营销工具的性能是确保其能够满足企业需求并带来实际效益的关键步骤。以下是一套全面的评估方法，涵盖多个维度和具体指标，帮助企业科学地评估新营销工具的性能：
广东电网申请基于随机森林和一类分类策略的电力线目标提取方法专利，解决现有技术模型难以准确预测电力线实际存在的问题
国家知识产权局信息显示，广东电网有限责任公司申请一项名为“基于随机森林和一类分类策略的电力线目标提取方法”的专利，公开号 CN 119380105 A，申请日期为2024年10月。
中国移动取得一种预测宽带业务办理概率的随机森林模型的训练方法和装置专利
国家知识产权局信息显示，中国移动通信集团广东有限公司、中国移动通信集团有限公司取得一项名为“一种预测宽带业务办理概率的随机森林模型的训练方法和装置”的专利，授权公告号 CN 113935758 B，申请日期为 2020年7月。
R机器学习：机器学习的首选工具caret包的详细介绍
caret（Classification And Regression Training）是R语言中最广泛使用的机器学习包之一，最初由 Max Kuhn 开发，目的是为了简化机器学习流程，为用户提供一个统一的接口来处理不同模型、调参和验证。