梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论

为建立数字法研究范式,首先应当明确数字法所依赖的系统性环境特征,即数字环境具有技术性、公开分享性、公共性、服务性和安全性等鲜明系统特征,进而可以初步设想未来数字法的研究方法,即可以采取还原论和整体性的结合、技术和法律的结合、实证主义和理性主义的结合以及“人”和“机器”的结合等方法。关键词:复杂系统;...

智能时代特殊教育学科发展趋势

社交障碍是孤独症谱系障碍的核心特征,包括表情在内的面部特征被认为是孤独症相关临床研究的有效标记物。因此,可以采用面部表情分析和RGBD头部运动分析技术来建立孤独症与多动症自动筛查系统。具体地,可以尝试采用深度学习方法从RGB数据中识别面部动作单元,并使用双目摄像机记录的RGBD(颜色+深度)图像中的面部跟踪数据来获取...

【关注】突破性治疗药物认定的决策树分析

第三,有效性优势是否具备临床意义,这里包括2层含义,一方面是临床试验数据必须是权威、高质量的,另外一方面是与历史数据或者早期随机对照研究数据对比具有明确有效的终点判断数据。反映出,如果临床数据质量不高,或者没有显著的优效数据,同样不具备授予资格。但是不一定要求有对照组。第四,无重大已知或潜在安全性风险,药...

如何用决策树模型做数据分析?

特征划分的方法除了信息增益方法外,还可以用增益率(C4.5决策树)、基尼指数(CART决策树);剪枝是决策树算法中防止过拟合的主要手段,分为预剪枝与后剪枝。预剪枝指在决策树生成过程中,对每个结点在划分前进行估计,若当前结点划分不能使决策树泛化能力提升则停止划分。后剪枝指先从训练集生成一颗决策树,自底向上对非...

2022年国考判断推理考情分析

定义判断的终极目标就是要在特定的语言环境中,解释一个词或者一个句子的意义。不过在解释过程中会遇到一些困难,包括语言的功用、概念的内涵与外延理解及下定义方法的差异等等。本讲义将从以下三个方面增进对定义判断的理解。第一,明确语言的基本功用;第二,理解概念的内涵与外延;第三,区分不同的定义方法。

从语义上理解卷积核行为,UCLA朱松纯等人使用决策树量化解释CNN

1)在CNN中,高层卷积层之中的每一个过滤层必须表征一个特定的物体部位,而不是描述无明确含义的混合模式(www.e993.com)2024年11月1日。2)人们可以借助决策树在语义层面上解释CNN做出的每一个特定预测,即哪个过滤层(或物体部位)被用于预测,以及其在预测中贡献了多少。为了对CNN做出量化解释,我们的方法学习CNN高层卷积层中物体部位...

备考CDA认证考试的小伙伴看过来,最新版教材已发布!

《精益业务数据分析》作为2023版数据分析师认证CDA一级备考中文教材,由知名数据分析研究机构CDA数据科学研究院组织多名行业知名专家进行研讨、策划、编辑而成。本书全面、系统地讲述业务描述性分析为企业决策行为创造价值的全流程技能,涵盖描述性数据分析方法、业务分析方法、数据分析结果应用方法等内容。

100+数据科学面试问题和答案总结-机器学习和深度学习

熵:决策树是从根节点自上而下构建的,涉及到将数据划分为同构子集。ID3使用熵来检验样本的同质性。如果样本是完全均匀的,那么熵就是0如果样本是等分的,那么熵就是1。信息增益是基于数据集在属性上分割后熵的减小。构建决策树是关于寻找返回最高信息收益的属性。

咨询顾问的十大底层逻辑

决策树(Decisiontree),相信这个概念对于所有学过机器学习的人都并不陌生,因为这是一种入门级的算法。几乎每个初学者第一个接触的机器学习算法都是决策树。它很实用,也特别好理解,因为它跟人的思维过程很像。它既可以当做一个体系化的分类思维,也可以当做一个流程图甚至是一个检查清单来使用。但不管你怎么用...

独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)

决策树中的熵如上所述,在决策树中,损失函数最小化叶子节点中的异质性。因此,目标是选择特征,并在特征中以阈值来构建树,以便在将数据分为两部分时,获得最大可能的同质性,换言之,目标是使树的熵值最小化。在根节点上,通过香农的熵计算方程式,计算目标列的熵。在分支节点上,为目标列计算加权熵。加权熵意味...