2019-10-30 note1 重大项目、随机森林、XGboost

1.科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目,“数据驱动的人机物三元协同决策与优化” (2018AAA0101801)

应用对象:离散型【海尔热水器内胆生产线】,连续型【宝钢钢铁企业1580生产线】

解决问题:在人机物三元协同下参数工艺的优化和决策问题

技术路线: phase1:人机物三元数据融合【语义网络】

                    phase2:知识发现【数据驱动的大数据知识发现,机器学习】

                    phase3:知识抽取、知识建模、知识表达、知识存储,构建知识图谱

                    phase4:知识推理

                    phase5:知识决策 

2.随机森林(RandomForest)

using in classification and regression problems to solve overfitting in supervised learning

【相关算法:袋装算法(BaggingClassifier)、完全随机树算法(ExtraTreesClassifier)、迭代算法(Adaboost)、GBT梯度Boosting树算法(GradientBoostingClassifier)、梯度回归算法(GradientBoostingRegressor)、投票算法(VotingClassifier)】

3.XGBoost

回归树👉回归森林👉XGBoost,XGBoost是回归森林最终的学习模型,回归树是模型中的基本组成单元

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Scrapy
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