机器学习基础知识点全面总结!

catboost是一种基于对称决策树算法的GBDT框架,主要解决的痛点是高效合理地处理类别型特征和处理梯度偏差、预测偏移问题,提高算法的准确性和泛化能力。Bagging1.26随机森林随机森林分类在生成众多决策树的过程中,是通过对建模数据集的样本观测和特征变量分别进行随机抽样,每次抽样结果均为一棵树,且每棵树都会生成...

2024年监理工程师土建案例考试考情分析

一、整体情况随着2024年《监理案例》考完,2024年监理考试落下帷幕,就监理案例而言,试题难度适中,考点多是历年的常规考查点,虽有部分偏、难的知识点(决策树),但是不影响通过考试。今年试题二出现前面年份没有考过的决策树,可以会对学员的心理上有一定的影响。二、考察范围及特点三、其他变化及注意事项1.以常...

XGboost模型知识点总结

weight:该特征在所有树中被用作分割样本的特征的总次数。gain:该特征在其出现过的所有树中产生的平均增益。cover:该特征在其出现过的所有树中的平均覆盖范围。注意:覆盖范围这里指的是一个特征用作分割点后,其影响的样本数量,即有多少样本经过该特征分割到两个子节点。问题3:GBDT与Xgboost的区别传统的...

关于决策树,你一定要知道的知识点!

一个好的决策点可以把所有数据(例如商品)分为两部分(左子树和右子树),各部分数据所对应的类别应尽可能相同(例如购买或不购买),即两棵子树中的数据类别应尽可能“纯”(这种决策点有较高的区分度)。和逻辑回归类似,用已知数据(例如用户的购买记录、商品信息)求解决策树的形状和每个决策点使用的划分条件,就是决...

2019年造价工程师考试案例分析知识点:决策树

决策树(1)决策树的绘制决策树的绘制应从左向右,从决策点到机会点,再到各树枝的末端。绘制完成后,在树枝末端标上指标的期望值,在相应的树枝上标上该指标期望值所发生的概率。(2)各方案期望值的计算决策树的计算应从右向左,从最后的树枝所连接的机会点,到上一个树枝连接的机会点,最后到最左边的机会点,...

基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 时序算法)

本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结,前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测,所用的算法主要是三种:Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、MicrosoftNaiveBayes算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇,所涉及的应用场景在前几篇文章中也有介绍,有兴趣的同学可以点击查看,本篇我们将总结的算法...

2021管理学考研复习知识点:名词解释(2)

非正式组织:是人们在共同的工作过程中自然形成的以感情、喜好等情绪为基础的松散的、没有正式规定的群体。其成员在一定的基础上,产生了一些被大家所接受并遵守的行为规则,从而使原来松散随机性的群体渐渐趋向固定的非正式组织。决策树:决策树一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件都可能引出两个或多个事件,...

Reddit大热,伯克利PPT带你丝滑入门机器学习:知识点全面覆盖,笔记...

再比如,决策树/随机森林,也是分类方法。方法背后的理论,用到的split函数,贪心算法等等,这里都会娓娓道来。如果感觉PPT的介绍太简约,还可以搭配168页课程笔记食用。笔记一共有23章,课件上的每个词条,几乎都能找到相应的章节。比如,最后一个词条Boosting,就对应笔记里的第24章。

2013中级商业经济专业知识点:商品流通企业经营决策方法

方块结点称为决策点,由决策点引出的若干条细支称为方案枝。圆形结点称为状态结点,由状态结点引出的若干条细支,表示不同的自然状态,称为概率枝。运用决策树法进行决策时,首先要画出决策树图,即根据决策者对未来可能产生的各种情况周密思考,逐步深入的结果来绘制。其次是计算结点期望值,计算方向由右向左,反方向...

收藏| 机器学习、深度学习面试知识点汇总

感知机里面没有这一考虑,只根据符号来判断。而SVM更进一步,在参数的求解过程中,便舍弃了距离决策边界过远的点。LR和感知机都很容易过拟合,只有SVM加入了L2范数之后的结构化风险最小化策略才解决了过拟合的问题。总结之:感知机前后都没有引入与超平面“距离”的概念,它只关心是否在超平面的一侧;...