从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

这个决策树的例子展示了在量化交易中如何结合各项指标做出投资决策,每个节点的决策依据都可以通过历史数据进行验证和优化,以确保模型的有效性。当然,这只是一个简单的示例。在实际操作中,机器处理的数据和构建的模型要复杂得多。最后,学以致用,让决策树帮助小岩做一个选择吧~...

千万IP创科普丨深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的...

过拟合发生在决策树的决策边界变得比原始数据集的实际边界复杂得多时。这里有一个例子。假设我们有一个噪声数据集,其中不同标签的数据点之间的边界是一条直线。np.random.seed(1)n=550X1=np.random.uniform(low=[0,0],high=[4,4],size=(n,2))drop=(X1[:,0]>1.8)&(X1[...

机器学习之决策树算法

步骤七:生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依次选取为内部节点。比如上面的例子是这样的过程:经过如上步骤,我们得到决策树。可以看到,最终们只选取了3个特征值作为内部节点。3.C4.5J.R.Quinlan针对ID3算法的不足设计了C4.5算法,引入信息增益率的概念。它克服了ID3算法无法处理属性...

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

Goodluck!图1.一棵不完整的读博决策树ILOVEdoingresearch博士的唯一工作和任务就是做科研,没有人会在意你博士期间上课的成绩。如果你并不热爱科研,千万千万不要读博。你可以想象一下在5-6年的时间里每天绝大多数时间都在做你不喜欢的事情有多痛苦。你可能会说“我怎么知道我喜不喜欢科研呢”?首...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

我们不再是用肉眼观察,而是让计算机通过算法模拟这一过程。举个例子,电子邮件过滤器就是决策树应用的一个经典案例。它通过学习识别垃圾邮件和非垃圾邮件的特征,比如关键词的出现频率、发件人信誉等,电子邮件过滤器能够自动地将邮件分类为“垃圾邮件”或“正常邮件”。

由玩家编写的 NPC:一种用于涌现式叙事的细颗粒度媒介

Topology的Shoshin就是一个例子,它允许玩家编写脚本并提交具有私人决策树的战斗NPC(www.e993.com)2024年11月27日。诸如EZKL之类的零知识堆栈可以实现可验证的链下计算任务,还允许更复杂、更具表现力的NPC逻辑,包括AI/ML模型集成。这两种替代方法都存在使连锁故事式互操作性变得不那么直观的缺点。尤其是EZKL,由于依赖证明后端,...

AI双雄对决:生成式AI与传统AI的五大区别

它的核心思想是通过大量的数据进行训练,让模型学会从数据中提取特征,然后根据这些特征进行分类或预测。传统AI包括各种机器学习算法,如决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归等。举个例子,如果想让传统AI识别猫和狗的图片,你需要提供成千上万张标注好的猫和狗的图片。AI会通过学习这些图片的特征(比如猫的尖耳朵、狗的...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)...

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

瑞银集团本来满足树中的其他两个特征,但快速节俭决策树的逻辑是,每个问题都按照其重要性独立存在,并且不能用其他线索的正值来补偿负值。这类似于人体内各系统的功能:完美的肾脏无法弥补衰竭的心脏。心理人工智能,例如快速节俭决策树,可以增强和完善人类决策。在每个案例中,专家的知识都可以转化为算法。与许多更复杂...

芒格访谈:人能做的最好的事,是助另一个人多知多智(上)

在哈佛商学院的早期,当我去读哈佛商学院时,他们最引以为豪的是决策树理论。他们在哈佛商学院教授研究生这门理论,庄重肃穆,引经据典。在那些早年时代,哈佛商学院教授的决策树理论,是帕斯卡概率论在生活中的实际应用。这是哈佛商学院在为一群研究生补习高中数学,他们并没错。他们在那个年代教授决策树理论是对的,...