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,...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
另外还有一点是基于树的模型可以轻松地可视化和解释,这进一步增加了吸引力,特别是在理解表格数据结构时。通过利用这些固有的优势,基于树的方法——尤其是像XGBoost这样的高级方法——非常适合处理数据科学中的各种挑战,特别是在处理表格数据时。决策树在更严格的数学语言中,决策树表示一个函数T:X→Y,其中X是特征空...
XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新
另外还有一点是基于树的模型可以轻松地可视化和解释,这进一步增加了吸引力,特别是在理解表格数据结构时。通过利用这些固有的优势,基于树的方法——尤其是像XGBoost这样的高级方法——非常适合处理数据科学中的各种挑战,特别是在处理表格数据时。决策树在更严格的数学语言中,决策树表示一个函数T:X→Y,其中X是特征空...
决策树,10道面试题
可解释性:决策树具有较好的可解释性,可以直观地展示决策过程。逻辑回归虽然也具有一定的可解释性,但不如决策树直观。在处理连续特征时,决策树如何选择分割点?答案:在处理连续特征时,决策树可以通过以下步骤选择分割点:对特征值进行排序。遍历所有可能的分割点(相邻特征值的中点),计算每个分割点的度量标准(如信...
决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?
优点: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)...
自动驾驶决策规划技术详解
(Predictionand-Cost-functionBased)的行为决策模型[15],其侧重点在于如何构建恰当的代价函数来指导对环境的预测;为了解决在多智能体参与的复杂环境中的决策问题,许多基于博弈论的模型也被研究者用来推理车辆之间的交互行为[16],[17];此外,因为在特征提取方面的优势,深度强化学习技术也开始被广泛应用,以完成最优...
基于神经网络/大模型的自动驾驶算法
因此业界也一直在探索端到端的自动驾驶算法形式,即设计一个算法模型,直接输入传感器感知的信息,输出控制结果。端到端的自动驾驶算法拥有非常明显的优势:(1)其遵循了自动驾驶的第一性原理:即无论感知、规划、决策模块如何设计,最终是为了实现更好的自动驾驶效果,因此现有的方法聚焦单独某个模块的优化,对整体的...
浏览器中实现深度学习?有人分析了7个基于JS语言的DL框架,发现还有...
不过,受限于DL框架和库的特点,例如训练数据量大、网络结构复杂、网络层级多、参数多等,通过本机程序调用运行DL的AI算法或模型的运算量非常大。最近,关于DL的一种应用趋势是应用程序直接在客户端中执行DL任务,以实现更好的隐私保护和获得及时的响应。其中,在Web浏览器中实现DL,成为了人工智能...
人们总是算计太多,而思考太少——查理·芒格的100个思维模型
优化问题的局部最优解是指在临近解集合当中的最优(最大或者最小)解。相对应的是全局最优,指在所有可能解而不仅仅是邻近值当中的最优解。04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。
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...
优化问题的局部最优解是指在临近解集合当中的最优(最大或者最小)解。相对应的是全局最优,指在所有可能解而不仅仅是邻近值当中的最优解。04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。