智能的精髓在于避免单纯的计算

决策树的剪枝技术也是一种有效的避免计算的方法。通过去除不必要的分支,决策树能够在保持准确性的同时,减少计算量。这种方法在机器学习中被广泛应用,尤其是在处理高维数据时,能够显著提高模型的训练和预测速度。(1)自动驾驶汽车是智能技术的一个典型应用,其核心在于如何在复杂的交通环境中做出快速而准确的决策。为了实现...

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?

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。预估是给广告主消耗的一个范围,而召回者是在投放过程中不断优化、识别更多更好的...

中数通取得一种基于时间窗内决策树的计算集群任务调度与负载均衡...

金融界2024年9月1日消息,天眼查知识产权信息显示,中数通信息有限公司取得一项名为“一种基于时间窗内决策树的计算集群任务调度与负载均衡方法“,授权公告号CN118245227B,申请日期为2024年5月。专利摘要显示,本申请提供一种基于时间窗内决策树的计算集群任务调度与负载均衡方法,属于人工智能技术领域,...

大模型预测问题的计算复杂度,用不同能力的LLMs协作提高推理效率

这项研究中,首先根据编程问题数据库,给出对应的prompt,之后分别使用Lamma7B,GPT3.5和GPT4尝试回答问题,每个模型运行五次,计算每个模型的给出正常答案的成功率,之后根据不同模型成功率的差异,定义问题的计算复杂性。具体分级方式如图2所示。图1:研究所用的问题复杂度如何计算图2:对问题复杂度分级的决策树,例如La...

机器学习之决策树算法

决策树(DecisionTree),是一种树状结构,上面的节点代表算法的某一特征,节点上可能存在很多的分支,每一个分支代表的是这个特征的不同种类(规则),最后叶子节点代表最终的决策结果。决策树的构造只会影响到算法的复杂度和计算的时间,不会影响决策的结果。

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

基于决策树的分类模型有如下几个特点:(1)决策树方法结构简单,,便于理解;(2)决策树模型效率高,对训练集数据量较大的情况较为适合;(3)树方法通常不需要接受训练集数据外的知识;(4)决策树方法具有较高的分类精确度(www.e993.com)2024年11月7日。预警方案设计数据在进行操作的过程中,我们一共分了四步,分别是数据分析和分离数据集,建立训练...

隐私计算互联互通发展现状与展望

总体来看,案例数量呈现上升趋势。其中,黑盒互联案例数量基本变化不大,保持在每年3~5个案例的水平;但是,白盒互联案例却逐年增多,占比由最初的25%上升到63%,算法类型覆盖安全求交、逻辑回归、多元线性回归、决策树模型等两方联合分析和联合建模的常用算法。

智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势

K-近邻是一种简单的分类算法,通过计算新数据点与训练集中每个点的距离,选择最近的K个邻居进行投票,决定分类结果。6.随机森林(RandomForest)随机森林是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。随机森林在处理高维数据时表现优异。

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间就会减少,模型就会更高效。不同的决策树算法,所谓的“信息熵指标”也不一样,比如ID3算法使用的是信息增益,C4.5算法使用的是信息增益率,目前使用较多的CART算法使用的是Gini系数,这里不...

计算效率提升100倍以上,上交李金金团队开发大模型用于分子动力学

2、计算效率在计算效率方面,T-AIMD显著优于传统AIMD方法。传统的AIMD模拟需耗费大量时间模拟离子扩散,而T-AIMD通过优化计算流程,显著降低了对高性能计算资源的依赖,将模拟时间从几个月缩短至几天或几小时。3、通用性和灵活性T-AIMD能处理比传统机器学习模型(如支持向量机或决策树)更复杂的数据结构...