数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
决策树直观易懂,能够处理非线性和交互作用,但容易过拟合,对输入变量的尺度敏感。01、模型关键术语(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵树通过一系列的“如果-那么”规则来预测数值(比如房价)。从树的根部开始,每个分叉点都是一个决策点,...
要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...
AI领域的几个概念:机器学习、深度学习和大模型
巨大的规模:大模型包含的参数数量巨大,模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为模型提供了强大的表达能力和学习能力。预训练方式:大模型通常在大规模数据集上进行预训练,这使得模型能够学习到广泛的知识和模式。预训练完成后,仅需使用少量数据的微调甚至无需微调,模型就能直接支撑各类应用。多任务学习:...
FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...
FVCOM因其独特的优点,成为研究海洋动力过程、污染物扩散、水质变化等问题的重要工具。作为一种基于有限体积法的数值模型,以其精确的计算方法和强大的适应性,广泛应用于水环境、潮流、温盐、波浪、泥沙等多种过程的模拟。FVCOM采用非结构化网格,可以灵活地适应复杂地形和不规则边界,这使得它在模拟中表现非常出色。其次基...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
GenAI可以自动化数据分析、提供见解、实现预测分析并促进数据驱动的决策。通过将企业的所有系统集成到GenAI框架中,供应链领导者可以通过简单的查询生成KPI报告。GenAI框架可以使用大型语言模型或第三方解决方案在内部构建。公共模型的风险更大,价值也更低,因为它们不会解释内部数据集。
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
最后,机器学习的树模型方法、正则化方法和奇异值分解等方法在可视化呈现变量的重要性权重方面明显优于传统模型(www.e993.com)2024年9月15日。机器学习建模将注意力主要集中在那些重要变量上,帮助研究者快速识别和筛选对提升模型预测准确率作用权重排序在顶端的关键变量。虽然机器学习建模方法具有相当优势,但仍然存在一些阻碍机器学习建模技术大范围应用...
深度学习后图灵奖得主Bengio研究核心是什么?因果表示学习
一直以来机器学习和因果推理是两个相对独立的研究方向,各有优缺点。但在过去数年,两者开始互相借鉴,推进彼此的发展。如机器学习领域的蓬勃发展促进了因果推理领域的发展。采用决策树、集成方法、深层神经网络等强大的机器学习方法,可以更准确地估计潜在结果。在机器之心2018年的报道文章中,图灵奖得主、因果关系...
自动驾驶决策规划技术详解
Dijkstra算法的优点是:给出的路径是最优的;缺点是计算时间复杂度比较高(O(N2)),因为是向周围进行探索,没有明确的方向。2.A*算法为了解决Dijkstra算法的搜索效率问题,1968年,A算法由Stanford研究院的PeterHart,NilsNilsson以及BertramRaphael发表,其主要改进是借助一个启发函数来引导搜索的过程。具体来说,A...
利用电子健康记录预测多个变量共同作用下心血管疾病的结果
PGMs优点将大量的电子病历集合转换为紧凑、便携的工具,且不涉及敏感健康信息(PHI)。对缺失/未知数据具有弹性,不需要排除或输入缺失数据。对控制数据关系的全联合概率函数建模,不需要在响应变量和输入变量之间进行二分法。无需求助于固定的决策协议(即决策树)。
机器学习在脑功能障碍磁共振成像诊断中的应用
RF通过集成一组随机的决策树进行建模,其核心思想是在原始样本中进行随机有放回地抽取,得到k组容量一致的样本集,从而分别构建k个决策树,最后通过投票法得到分类结果[29]。RF最大的优点是能够处理高维度非线性的特征,泛化效能强,特别适用于解决脑影像多模态融合、高维度特征降维的问题。例如,Alessia等[30]综述了2007...