深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

梯度下降是一种优化算法,用于寻找网络的最优参数,通过计算损失函数对参数的梯度,然后沿着梯度的反方向更新参数,以最小化损失函数。反向传播则是计算损失函数对参数梯度的算法,从输出层开始,将误差反向传播到输入层,通过链式法则计算每个参数的梯度。即用于分类的DNN。是数据准备阶段。首先,通过以下代码导入苹果公司(A...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法,但主要用于分类。用于分类的决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和边组成,其中结点分为内部结点和叶子结点,内部结点表示一个特征或者属性,叶子结点表示标签(脑回路图中黄色的是内部结点,蓝色的是叶子结点)。优点计算简单,易于理解,可解释性强;比...

策略产品经理:模型训练常知的六种算法

将所有样本分成几个簇,即设定K值。模型重新计算新簇质心,再次归类。不断重复、优化。5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法。适用问题任务:分类、回归。核心思想:根据有区分性的变量查分数据集。基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。2.决策节点和叶子节点:...

梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论

自组织性是复杂系统区别于传统学科研究对象的一个重要特征,它要求人们不仅仅关注系统的静态描述,更应关注系统之间以及系统与子系统间的协同交互机制。二是复杂系统的自适应性。自适应性指的是复杂系统在自组织性基础上,在多变的环境中仍能保护自身的存在和运作的能力。系统之所以会有适应力,是因为系统内部结构存在很...

AI产品经理必知的100个专业术语

分类是将输入数据分配到预定义类别中的任务。常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

决策树是一种监督学习算法，它通过构建树状结构来预测分类或回归问题(www.e993.com)2024年11月7日。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构，每个内部节点表示一个特征的比较，每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个...

生成式人工智能与预测式人工智能:有何区别?

所用方法和算法的差异生成式人工智能使用生成对抗网络(GAN)和变分自动编码器(VAE)等技术来创建新的数据集。预测式人工智能依靠回归、决策树和神经网络等统计方法进行预测。简而言之,生成式人工智能专注于生成新数据,而预测式人工智能则专注于基于现有数据进行预测。

AI 双雄对决:生成式 AI 与传统 AI 的五大区别

它的核心思想是通过大量的数据进行训练,让模型学会从数据中提取特征,然后根据这些特征进行分类或预测。传统AI包括各种机器学习算法,如决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归等。举个例子,如果想让传统AI识别猫和狗的图片,你需要提供成千上万张标注好的猫和狗的图片。AI会通过学习这些图片的特征(比如猫的尖耳...

德扑AI之父:赢不赢柯洁 阿尔法狗都缺乏实际用处

根据博弈论,像一对一扑克这种零和游戏永远存在这样的最优解,就像在经典的博弈论模型“囚徒困境”中,招认罪行就是一个无论对方招认不招认都最优的策略。因此,冷扑大师的开发团队提前在庞大的决策树上利用虚拟遗憾最小化算法(CounterfactualRegretMinimization,CFR)推算出了均衡,即通过多次迭代计算博弈树中每个信息...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

3、算法多样性:介绍了多种机器学习算法,如BP神经网络、SVR、CNN、DTR、RF等,并展示了它们在复合材料性能预测中的应用。4、模型评估与优化:详细讲解了如何评估机器学习模型的性能,包括评价指标和可视化方法,以及如何通过数据集的构建和优化来提高预测准确性。