数模国赛超全备赛指南,有了这个秘籍,国一咱是手拿8攥

B题:一般为开放性题目,涉及的领域广泛,变化较大,可能会涉及物理题、图论、数据挖掘等等,可能会涉及各种机器学习模型,例如决策树、支持向量机、神经网络等;还可能会涉及图论、数理统计、预测、评价等模型。C题:一般为经管/运筹/统计/数据分析类问题,这类题目一般背景较贴近生活,理解起来较容易,相对于AB题简单,所以...

数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)

在XGBoost中,每次迭代都会根据当前模型的残差来训练一棵新的决策树,以期能够更准确地拟合数据。02、模型理论XGBoost是"极端梯度上升"(ExtremeGradientBoosting)的简称,XGBoost算法是一类由基函数与权重进行组合形成对数据拟合效果佳的合成算法。由于XGBoost模型具有较强的泛化能力、较高的拓展性、较快的运算速度等...

鹅厂人的用户增长方法论与实践_腾讯新闻

选择合适的用户增长公式对于MAU(月参会用户数)指标的用户增长公式,我们当时思考了两种计算方式:增长公式1:MAU=会议主持人MAU+参会人MAU增长公式2:MAU=会议主持人MAUx平均增长系数备注:平均增长系数表示平均1个主持人带来多少个参会人;在会议的这个场景里面,通常使用用户会存在2种角色,一种是主持人角色,另外一...

关于决策树,你一定要知道的知识点!

但是,决策树是不停生长的,仅划分一次是不够的,需要再使用同样的方法对每个子堆(Data1、Data2)进行划分,最终生成CART树,步骤如下。算法的输入为训练集、基尼系数的阈值、样本数量的阈值,输出为决策树。算法从根节点开始,用训练集递归建立CART树。1.当前节点的数据集为。如果样本数量小于阈值、基尼系数...

基于梯度提升决策树(GBDT)的预测分析创新

第一步,计算梯度:分别对计算梯度,梯度如公式2所示。(公式2)第二步,训练一个基学习器,根据训练集特征可以计算得到梯度:使用特征和梯度作为训练集,训练学习器,得到。使用的训练算法可以是决策树算法,也可以是最小二乘法。第三步,寻找合适的步长:...

开发者自述:我是如何理解决策树的

前面讲到,决策树是根据“纯度”来构建的,如何量化纯度呢?这里介绍三种纯度计算方法(www.e993.com)2024年11月7日。如果记录被分为n类,每一类的比例P(i)=第i类的数目/总数目。还是拿上面的例子,10个数据中可以偿还债务的记录比例为P(1)=7/10=0.7,无法偿还的为P(2)=3/10=0.3,N=2。

基于学习投入的混合式教学预警模型研究——以大学物理为例

5)决策树决策树是一种树型预测模型,是预测分类的常用方法,决策树方法的计算量比较小、可以处理连续和离散数据、能够生成易于理解的分类模型。常用的决策树算法有以信息增益为度量的ID3算法,以信息增益比为度量的C4.5算法,以Gini系数为度量的CART算法。C5.0是在C4.5基础上改进的算法,包括了C4.5...

为什么我们一刷短视频就停不下来?

我把问卷和答案收集起来,经过整理和计算,就会得到一个图形。这个图形长得像一棵树,节点就是你对一个活动是否感兴趣的原因。它是按照重要程度从上到下排列的。我拿到这个图形之后就可以了解大家的喜好,对活动内容做出调节。这棵树有一个名字叫做决策树。它属于一类机器学习算法。

100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析

·使用其他方法来计算模型性能,如精度/召回率,F1评分等。·使用以下技术对数据重新采样(减少较大类的样本大小)、过采样(使用重复、SMOTE和其他此类技术增加较小类的样本大小)。·使用K-fold交叉验证·使用集成学习,使每棵决策树考虑小类的整个样本,而只考虑大类的一个子集。

深度|新药研发项目价值评估的财务分析方法

现金流折现法即DCF法用新药研发项目未来有效年限内可能产生的销售收入(revenue)及项目所需投资来计算净现金流(netcashflow),然后根据金融学理论利用适当的折现率(discountrate)来计算项目的净现值,以此作为研发项目的估值。其基本的计算公式如下:公式中:DPV指的是未来现金流的折现值;FV指的是未来的现金流;d指...