数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
决策树直观易懂,能够处理非线性和交互作用,但容易过拟合,对输入变量的尺度敏感。01、模型关键术语(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵树通过一系列的“如果-那么”规则来预测数值(比如房价)。从树的根部开始,每个分叉点都是一个决策点,...
机器学习模型的集成方法总结:Bagging, Boosting, Stacking...
每棵决策树都是从数据中随机抽取样本进行训练。在随机森林中,我们最终得到的树不仅接受不同数据集的训练,而且使用不同的特征来预测结果。Bagging通常有两种类型——决策树的集合(称为随机森林)和决策树以外的模型的集合。两者的工作原理相似,都使用聚合方法生成最终预测,唯一的区别是它们所基于的模型。在sklearn中,...
【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
2.考虑到因子单元动态加权使用的是决策树模型,相较于神经网络,决策树优点在于泛化能力较强,且适合处理分类数据,但其拟合能力相对神经网络较弱,且只能拟合局部线性函数,对于极度非线性部分的函数关系,神经网络可能更有优势。基于此想法本文采用了知识蒸馏方法来对树模型和神经网络进行集成以捕捉alpha因子与未来收益率局部...
深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树分类器和决策树回归器之间的主要区别在于叶节点的值。在树分类器中,数据集的目标是一个具有一些标签的离散变量,每个叶节点代表其中一个标签。但是在树回归器中,目标是一个连续变量,每个叶节点代表这个目标的一个可能值。例如,在上图中绘制的树回归器中,从左边开始的第一个叶节点的值为0.036。当我们最终到达...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
分类树:基尼不纯度评估,不纯度越低,效果越好。回归树:方差指标评估,方差越小模型拟合效果越好。决策树关键参数:节点拆分包含的最小样本数:过大欠拟合,过小过拟合,需要交叉验证来调参。叶子节点包含的最小样本数:防叶子节点太多,对于正负样本不均的情况可以分小。决策树最大深度:交叉验证解决。总体叶子节点数量控...
入门必读!写给初学者的人工智能简史!
“逻辑理论家”被认为是人类历史上第一个人工智能程序,并且在达特茅斯会议上进行了演示(www.e993.com)2024年9月1日。它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那条线,来求解问题。1957年,赫伯特·西蒙等人在“逻辑理论家”的基础上,又推出了通用问题解决器(GeneralProblemSolver,GPS),也是符号主义的早期代表。
北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲
核判别分析等等;了解稀疏表示方法与子空间学习的联系与区别。(三)线性模型与神经网络:(1)线性分类器-感知机等;(2)多层感知机与反向传播;(3)卷积神经网络与循环神经网络。掌握线性分类器的构建方法,包括线性分类器的基本形式、构建方法;掌握感知机的构建方法、Fisher准则、最小均方误差准则。掌握机器...
AI通识教育:可能是我们领先于世界AI的关键
随机森林(RandomForests)作为一种集成学习方法,通过构建并结合多个决策树来进行预测,利用随机特征选择和Bagging技术提高了模型的稳定性和泛化能力。支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)则以其最大边界间隔的思想,在处理小样本、高维数据集时表现出卓越的性能,尤其适用于线性不可分情况下的核函数转换,实现非...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
3.熟练应用各类机器学习模型与技巧:理解并熟练应用多种机器学习力场模型框架,包括原理和代码构建,能够灵活比较不同框架的特点,同时掌握主动学习、模型预训练、知识蒸馏等机器学习技巧。4.了解最新行业动态和发展:对近两年行业内的热点工作和最新研究有清晰了解,具备在分子模拟和量子化学领域进行创新工作的能力,并能够...
2024年南京信息工程大学硕士研究生招生管理工程学院考试大纲
1、了解决策的涵义、原则、程序、方法;2、理解决策的特征、决策的划分标准与决策类型、古典决策理论、行为决策理论的主要内容、决策每一步骤的基本要求以及确定型、风险型和不确定型决策方法的涵义与具体步骤;3、掌握运用决策树法和量本利分析法等方法进行决策。