要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
一个博士日复一日基本上就干四件事儿:看paper、写代码/推数学(比例取决于具体方向)、写作、交流。如果你对其中任意一件事情比较排斥,这就是一个非常糟糕的信号。这里最容易忽视的是交流。假如你不擅长描述和表达自己的观点,或者一想到publicspeaking就腿肚子转筋,那么你的读博历程会相当挣扎(虽说这种能力...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
步骤1:构建多棵决策树。首先随机抽取训练样本:对于每棵树,都从原始训练集中随机抽取一部分样本(有放回抽样)作为该树的训练集。这样,每棵树都是在不同的样本集上进行训练的。接着随机选择特征:在构建每棵树的过程中,对于每个节点,都会随机选择一部分特征作为候选分裂特征。然后从这些候选特征中选择最优特征进行...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
根据资料,实现ChatGPT有四个步骤:(1)基于Transformer构建大模型框架,Transformer的自注意力机制能自动学习输入序列的相互关系、注意到不同向量的重要程度,从而具有更强大的表达能力和灵活性。(2)采用“预测下一个词的”方法预训练大模型得到基础模型。训练时,先将文本编码为Token,Token是文本中的一个基本单位,可以...
解码分类的超级英雄——支持向量机(SVM)
下面是SVM算法应用过程中的关键步骤:第一步:数据准备与预处理(通用)在应用SVM前,首先需要收集并准备相关数据。数据预处理步骤可能包括数据清洗(去除噪声和不相关的数据点),数据转换(如特征缩放确保不同特征在相近的数值范围),以及数据标准化处理。第二步:选择核函数根据数据集的特性选择合适的核函数,是SVM核心...
重磅!这篇Nature刚刚打破世界纪录,这个新玩意有点不一样!
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
大数据挖掘怎样赋能医保基金监管?
第三步,使用决策树模型得到各分类的影响因子,其系数越大表示对医师分类的影响越大(www.e993.com)2024年9月18日。系统给出每一行色阶分布,颜色偏向红色表示指标数值越大,偏向绿色表示指标数值越小,指标数值越大越需要重点关注。利用AHP层次分析法计算出变量权重,结合实际监管经验及指标意义,选取疑点医生簇。
连发多篇顶刊!在夹缝中发表出Nature,深度解读电池最新内容!
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
监理《理论与法规》:决策树法步骤
监理《理论与法规》:决策树法步骤①画一个方框作为决策点,并编号;②从决策点向右引出若干条直(折)线,形成方案枝,每条线段代表一个方案,方案名称一般直接标注在线段的上(下)方;③每个方案枝末端画一个圆圈,代表自然状态点。圆圈内编号,与决策点一起顺序排列;...
基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究
具体操作流程包括:一是初始化特征集合和数据集合;二是计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵,选择信息增益最大的特征作为当前决策节点;三是更新数据集合和特征集合,即删除上一步使用的特征,并按照特征值来划分不同分支的数据集合;四是重复上述两步骤,若子集值包含单一特征,则为分支叶子节点。因此,决策树算法使用信息...
决策树,10道面试题
通过权重调整法,根据数据的完整程度为分割点计算度量标准。Claude+版决策树的主要组成部分有哪些?答:决策树的主要组成部分有:根节点、分支、叶节点。根节点代表整个样本空间,叶节点代表决策结果,分支代表根节点到叶节点的路径。决策树的训练过程是什么?