要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造
拖普利斯决策树是一种在药物分子结构改造优化中使用的决策工具,由药化学家JohnGliss提出,旨在通过逐步优化的方法来改进苯环的活性。这种方法产生的初步构效关系有助于从众多苗头化合物中挑出优先级高的继续跟进,剔除没有合理构效关系的化合物以及对生物测试有干扰的化合物。在药物分子结构改造优化中,Topliss决...
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主要作用是,明确项目与组织战略目标之间的直接联系,确立项目的正式地位,并展示组织对项目的承诺。项目章程的批准,标志着项目的正式启动。应尽早确认并任命项目经理,最好在制定项目章程时就任命,最晚也必须在规划开始之前。20、项目章程主要内容项目目的或批准项目的理由;可测量的项目目标和相关的成功标准;高层级需求;...
独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)
决策树(DecisionTree)是一种监督学习技术,是一种分层的if-else语句,它仅是规则的集合,或者也称为基于条件比较运算符的拆分条件。决策树算法广泛应用于回归和分类问题。以下示例将汽车类型二分为轿车和运动卡车,应用决策树算法找到因变量(responsevariable)与预测变量(predictors)之间的关系,并以树形结构的形式表示该...
锁死AI基础研究的两个「智子」是什么?
决策树的形式与决策规则很相似,在计算机视觉模型的可解释性研究中经常用到。基于这些解释方法提取出来的模型,一般无法等价于原有模型。在学习新数据时,仍然需要用原有的深度学习模型来训练,深度学习模型代表着存储知识的数据库。也就是说,这些解释模型,只是一种相对的信息压缩,提取了部分缺乏足够上下文信息的知识,同时...
人们总是算计太多,而思考太少
决策树思维模型由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成,用来创建到达目标的规划(www.e993.com)2024年9月15日。决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构。05沉没成本思维模型指由于过去的决策已经发生了的,而不能由现在或将来的任何决策改变的成本。06易得性偏差思维模型...
人们总是算计太多,而思考太少——查理·芒格的100个思维模型_手机...
决策树思维模型由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成,用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构。05沉没成本思维模型指由于过去的决策已经发生了的,而不能由现在或将来的任何决策改变的成本。06易得性性偏差思维模型...
人们总是算计太多,而思考太少——查理·芒格的100个思维模型
决策树思维模型由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成,用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构。05沉没成本思维模型指由于过去的决策已经发生了的,而不能由现在或将来的任何决策改变的成本。06易得性性偏差思维模型...
咨询顾问的十大底层逻辑
决策树(Decisiontree),相信这个概念对于所有学过机器学习的人都并不陌生,因为这是一种入门级的算法。几乎每个初学者第一个接触的机器学习算法都是决策树。它很实用,也特别好理解,因为它跟人的思维过程很像。它既可以当做一个体系化的分类思维,也可以当做一个流程图甚至是一个检查清单来使用。但不管你怎么用...
《科学大家》专栏 | 如何创造可信的AI?
第三个坑,就是我们所称的“鲁棒坑”。在业界时常发生:每当AI解决方案能在某些时候发挥作用,人们就会假定,只要再多一点数据,此系统就能在所有的时刻发挥作用。在当下的AI研究中,鲁棒性未得到足够重视。部分源于目前的研究领域的容错率较高,比如广告和商品推荐。但在无人驾驶汽车、老人照护、医疗规划等领域中,...