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,...
AI领域的几个概念:机器学习、深度学习和大模型
巨大的规模:大模型包含的参数数量巨大,模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为模型提供了强大的表达能力和学习能力。预训练方式:大模型通常在大规模数据集上进行预训练,这使得模型能够学习到广泛的知识和模式。预训练完成后,仅需使用少量数据的微调甚至无需微调,模型就能直接支撑各类应用。多任务学习:...
知识库问答LangChain+LLM的二次开发:商用时的典型问题及其改进...
更大的batchsize,训练时间加长不需要NSPLoss:naturalinference使用更长的训练SequenceStaticvs.DynamicMasking模型训练成本在6万美金以上(估算)ALBERT:参数更少的BERT一个轻量级的BERT模型共享层与层之间的参数(减少模型参数)
决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?
在语音、语义、视觉、各类游戏(如围棋)的任务中表现极好算法可以快速调整,适应新的问题缺点:需要大量数据进行训练训练要求很高的硬件配置模型处于「黑箱状态」,难以理解内部机制元参数(Metaparameter)与网络拓扑选择困难。问题2、深度学习(DeepLearning)深度学习是人工神经网络的最新分支,它受益于当代硬件的快...
决策树,10道面试题
决策树的优点和缺点是什么?答:优点:易于理解和解释,能处理numerical和categorical数据,弹性强,具有强鲁棒性。缺点:可能过拟合训练数据,对于缺失值敏感,枝化因子大时计算复杂度高。如何判断决策树的性能好坏?答:可以通过正确率、召回率、F1score等指标来判断决策树的性能。也可以通过验证集来判断决策树是否...
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
但是,此类指标有两个主要缺点:1.可能取到次优解;2.可能生成过于复杂的决策树,以至于在训练数据中泛化效果不好,导致过拟合(www.e993.com)2024年9月15日。目前已有几种方法可用于克服这些问题:剪枝:首先,构建一颗完整的决策树,即每片叶子中的所有实例都属于同一类。然后删除“不重要”的节点或子树,以减小树的大小。
【视频】决策树模型原理和R语言预测心脏病实例|数据分享
决策树模型具有以下优点:首先,它易于理解和解释,生成的决策树可以直观地呈现规则,让我们能够了解特征对结果的影响。其次,决策树模型能够处理离散型和连续型的特征,适用于多种数据类型。最后,它对异常值和缺失值相对不敏感,能够在存在噪声的数据集中表现较好。
常用机器学习算法优缺点分析
GBDT的优点:GBDT属于强分类器,一般情况下比逻辑回归和决策树预测精度要高;GBDT可以自己选择损失函数,当损失函数为指数函数时,GBDT变为Adaboost算法;GBDT可以做特征组合,往往在此基础上和其他分类器进行配合。GBDT的缺点:由于弱学习器之间存在依赖关系,难以并行训练数据;和其他树模型一样,不适合高维稀疏特征。
利用电子健康记录预测多个变量共同作用下心血管疾病的结果
PGMs优点将大量的电子病历集合转换为紧凑、便携的工具,且不涉及敏感健康信息(PHI)。对缺失/未知数据具有弹性,不需要排除或输入缺失数据。对控制数据关系的全联合概率函数建模,不需要在响应变量和输入变量之间进行二分法。无需求助于固定的决策协议(即决策树)。
生命、宇宙以及任何事情的终极答案
原来许多百万年前,老鼠其实是一种超智慧生物,它们建造了一部超级电脑深思,它们问超级电脑,生命、宇宙以及任何事情的终极答案是什么,经过一段长时间的计算,深思告诉老鼠的后人答案是42,深思解释它只能计算出答案是什么,但答案的原因必须由另一部更高智能的电脑才能解释,而该部电脑就是地球。在计算出答案前的5分钟,...