从业务视角解析人工智能机器学习领域经典算法和使用场景

随机森林在每个决策树构建的过程中的”随机”体现在两个关键方面:一是在每个树模型的训练过程中,从原始训练数据中随机选择一部分数据点,即通过自助采样形成不同的数据子集;二是在每个树的每个分裂节点上,并不是考虑所有可能的特征

微博广告系统的智能飞跃:云计算如何驱动精准投放新高度?

段绪勇:运用在投放领域的关键算法其实蛮多的,每个环节都会应用到不同的算法。比如:在转化率方面CVR算法,用于预估投放中的转化指标,创建一个投放计划,大概能覆盖多少人,消耗多少金额等;另外与人群画像相关的的逻辑回归、随机森林、k-means、各类决策树等;对于广告投放来说比较关键的有预估环节和用户召回环节。预估...

人工智能证书合集|宇宙|科学|计算机|自然语言处理_网易订阅

在有监督学习部分,学员将使用K-最近邻(K-NN)算法进行红酒分类;通过线性回归模型预测波士顿地区的房价;采用逻辑回归(LR)来判断肿瘤的良恶性;运用决策树(DT)及集成算法(如随机森林或梯度提升树)预测鲍鱼的年龄;利用支持向量机(SVM)算法识别手写数字图像;并通过朴素贝叶斯分类器判断钞票的真假。在无监督学习部分,学员将...

AI产品经理必知的100个专业术语

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,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或...

大数据和机器学习在验证上市公司财务报表真实性的应用研究

决策树模型决策树也是一类常见的机器学习算法。它的原理就是不断地构建节点来进行分类,通过训练集得到的树分类模型来进行预测。决策树的优势在于它具有很强的可解释性,分类的过程形成一个二叉树,可以看到相应的判断依据。另外,由于决策树输出的最终结果非常的直观,可以指导专家制定打分卡。

策略产品经理:模型训练常知的六种算法

5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法(www.e993.com)2024年11月9日。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:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

目前主要应用的后剪枝方法有四种:悲观错误剪枝(PessimisticErrorPruning,PEP),最小错误剪枝(MinimumErrorPruning,MEP),代价复杂度剪枝(Cost-ComplexityPruning,CCP),错误率降低剪枝(ReduceErrorPruning,REP)。4.1错误率降低剪枝法该方法将数据集分为训练数据集和测试数据集,训练数据集用来训练生成决策树模型,...

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。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...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

5.前沿技术探索:介绍了XGBoost和LightGBM等先进的机器学习算法,并探讨了它们的模型解释性技术,使学员能够理解并应用这些前沿技术。6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。

追问daily | 大脑通过经历的数量感知时间;神经网络可以创建自己的...

他们提出了一种新型的决策树方法,用于指导重症监护病房(ICU)医生使用这些功能性神经影像技术进行临床决策。研究表明,利用正确的技术在正确的时间进行评估,可以准确预测严重脑损伤患者的恢复情况。这一突破不仅对临床护理、诊断、预后、伦理和医学法律决策有重大影响,还为基础科学中关于意识测量和思维意图的神经表征提供了新...