国赛将至,数学建模必备算法攻略,让你轻松出圈!
②神经网络算法:用于处理非线性问题。③预测模型:例如随机森林、支持向量机等。可以用来对大量数据进行处理,进行气候变化预测、金融市场分析等。考点:神经网络、支持向量机7、决策树决策树方法是数学建模竞赛中常用的一种数据分析工具,它易于理解、能够处理混合数据类型、并能够捕捉特征的重要性。考点:决策树8、...
从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
决策树是一种用于分类和回归的监督学习模型,它从数据集合中提取出一系列的规则,基于特征对实例进行分类,可以理解为一组‘if-then’规则的集合。通俗地讲,决策树是一种用来决策和预测的模型,它通过类似树状的结构图,来展示决策过程以及最佳选项。每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而...
深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树是一种非参数的监督学习算法,可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释,并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时,它不能很好地从训练数据中泛化,会导致过拟合。梯度提升是一种集成学习模型,在其中结合许多弱学习器从而得到一个强学习器。这些弱学习...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
为了增强模型的泛化能力,应减少决策树的复杂度、对已生成的决策树进行简化,也就是剪枝。剪枝(pruning)算法的基本思路为剪去决策树模型中的一些子树或者叶结点,并将其上层的根结点作为新的叶结点,从而减少了叶结点甚至减少了层数,降低了决策树复杂度。从基本策略上讲,决策树的剪枝分为预剪枝和后剪枝,下边将分别介绍...
XAI有什么用?探索LLM时代利用可解释性的10种策略
其中,「思维链提示」(Chain-of-Thoughts,CoT)技术不仅提高了决策过程的透明度,还提高了模型下游任务的性能。这一方法成功催生了更多类似技术,如思维树(Tree-of-Thoughts)和思维图(GraphofThoughts)。尽管如此,这个框架的一个关键前提——模型输出的文本真的可以作为其预测的解释——还未经验证。因此,这篇...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
(2)智能:随着供应链变得越来越复杂和不稳定,决策速度和质量仍然是供应链组织面临的首要内部挑战(www.e993.com)2024年9月18日。这促使企业投资各种技术来改善决策,例如高级分析、机器学习和最近的生成式人工智能(GenAI),这些技术都被认为是重要且具有颠覆性的技术。34%的受访者将提高决策速度、质量和稳健性视为推动新兴/新技术投资的三大目标之一...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
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。与许多更复杂的算法不同,心理人工智能是公开透明的,情况发生变化时,允许用户理解和适应算法。在不确定的情况下,人类的判断力和透明度都是必不可少的。就银行而言,没有空间估算数百万个风险的透明算法,可以帮助当局...
字节机器学习算法岗面经—供应链与物流面试题8道|含解析
决策树在做回归任务时,称为回归树(RegressionTree)。其主要过程如下:划分节点:选择一个特征,并确定一个分裂点,使得划分后两部分的样本的均方误差(MeanSquaredError,MSE)最小。生成叶节点:当样本数小于某个阈值或者均方误差较小的时候,停止分裂,生成叶节点,叶节点的值为该节点样本的均值。
AI 与大模型如何助力金融研发效能最大化?
岑润哲:在我们开发数据分析类的AI产品过程中,有时会发现技术团队,特别是算法团队,提出的产品想法可能比产品经理的更出色。这是因为算法人员对算法的潜力和局限有深刻的理解。即便他们提出的10个想法中有9个不可行,基于对算法底层逻辑的了解,他们仍有可能提出一个非常符合用户需求的产品设计理念。
AI经济学 | 第六章:产业AI化的双刃剑效应及应对分析
从训练数据量来看,支持向量机、决策树等传统机器学习、浅层神经网络、深度神经网络发挥性能优势的对应数据规模依次升高(图表6.9)。在有关AI模型的量化研究中,也发现了这种数据门槛现象。以深度神经网络为例,研究发现要充分发挥模型潜能所需投入的数据量需要达到7万条以上,当训练数据量小于5000条时深度神经网络模型相...