AI产品经理必知的100个专业术语
决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或输出值。16、随机森林(RandomForest)随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支...
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...
Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...
1.机器学习的定义、分类和发展历程。2.机器学习的基本概念,如数据、模型、训练、预测等。3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材料性能预测等。3....
《穷查理宝典》:让我受用一生的思维方式
据称,只要得到正确的收集和组织,他的多元思维模型(据他估计,大概有100种)便能提供一个背景或者框架,使他具有看清生活本质和目标的非凡洞察力。具体到《穷查理宝典》中,芒格极为推崇的就是以下的几个:复利原理、排列组合原理、费马帕斯卡系统、决策树理论、会计学、复式簿记、质量控制理论、后备系统、断裂点理论...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造
拖普利斯决策树是一种在药物分子结构改造优化中使用的决策工具,由药化学家JohnGliss提出,旨在通过逐步优化的方法来改进苯环的活性。这种方法产生的初步构效关系有助于从众多苗头化合物中挑出优先级高的继续跟进,剔除没有合理构效关系的化合物以及对生物测试有干扰的化合物。
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商业论证为证实项目的价值,在商业论证中通常要包含业务需求和成本效益分析等内容(www.e993.com)2024年10月6日。作用:商业论证是确定项目是否实施的依据;商业论证或类似文件能从商业角度提供必要的信息,决定项目是否值得投资;商业论证了项目的合理性和边界,是高层级做决策的依据。16、项目效益管理计划...
即将开课:药企BD市场剧变分析与投资挑战及估值实操
一、创新药风险调整净现值分析(rNPV)以及决策树分析1.风险调整后净现值分析给创新药项目估值2.如何将决策树的使用纳入到该分析中二、产品管线估值1.产品管线的基本概念2.产品管线的估值计算方式和案例三、生物类似药的估值1.生物类似药的基本概念...
...作为前列腺癌诊断途径中主要血液检测的成本效益分析:决策树方法
在决策树的概念化和构建过程中,做出了不同的模型假设作为分析的基础。这些假设可以在ESM中进行评估。2.7分析为了评估采用STHLM3测试作为主要诊断测试的潜在成本效益,使用增量方法来确定额外的成本和影响。决策分析模型的估计值用于通过将增量成本除以增量效果来计算ICER,表示获得的每单位效果的成本,作为正确分类...
独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)
决策树(DecisionTree)是一种监督学习技术,是一种分层的if-else语句,它仅是规则的集合,或者也称为基于条件比较运算符的拆分条件。决策树算法广泛应用于回归和分类问题。以下示例将汽车类型二分为轿车和运动卡车,应用决策树算法找到因变量(responsevariable)与预测变量(predictors)之间的关系,并以树形结构的形式表示该...
Facebook工程师教你什么是随机森林,就算零基础也可以看懂 | 干货
什么叫做Bagging?接下来的算法告诉你。从数据集中均匀、有放回的抽取n个训练数据点,进行替换;利用n个样本,训练决策树;重复t次(t也就为决策树的数量)。随后将各个决策树的预测结果汇总。如果我们的树是按照类标签(比如颜色),则采用投票的方式,票数多的就是最优选择。