李文彪:口腔+AI?这么近,那么远|医生|牙科|治疗|医学|牙周|李文标|...

数量和质量共同构成大数据。就像人需要食物维持生存,AI"吃"的就是大数据。不同于人类对食物的适度摄取,AI"消化"的大数据越多越精准,其能力就越强大。在数据处理过程中,机器学习算法运用多种专业技术。例如,"卷积神经网络"是一种深度学习模型,擅长从图像中提取边缘、纹理等特征,特别适合处理医学影像资料。"决策树...

机器学习之决策树算法

决策树(DecisionTree),又称判断树,它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知实例,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。

要锲而不舍,不要固执己见 | 5Y View

如果决策树向下任何一点的预期值下降到足够低,你就会放弃,但精力与韧性会继续推动你朝着所选择的更高点前进。考虑到它的构成,锲而不舍比固执己见要少见得多,而它能带来的结果也要好得多,这并不奇怪。固执己见谁都会。事实上,孩子、醉汉与傻瓜最擅长的就是固执己见。可是,具备锲而不舍所有五种品质的人却...

人-AI协同中的系统有何不同

1、系统构成要素(1)输入层输入层是人-AI协同系统的起点,负责收集来自环境的各种信息。这些信息可以是传感器数据、用户输入或外部环境变量。输入层的主要目标是为系统提供全面的背景信息,以便后续的决策过程。数据类型:包括结构化数据(如数据库中的记录)、非结构化数据(如文本和图像)和实时数据流(如传感器数据)。

中国银行获得发明专利授权:“一种基于决策树的产品推荐方法及装置”

专利摘要:本申请公开了一种基于决策树的产品推荐方法及装置,获取待测客户的特征,针对每种产品,将特征输入至与产品对应的决策树中,得到每种产品的客户风险承受等级,其中,决策树基于样本客户的客户风险承受等级、特征、以及特征占比之间的对应关系预先构建,客户风险承受等级越高,则待测客户的风险承受能力越强。将客户风...

AI大模型技术层行业分析(三)万字解析

??机器学习(MachineLearning,ML):机器学习是人工智能的一个重要分支,它是一门让计算机系统通过数据和经验自动学习和改进性能的学科(www.e993.com)2024年11月28日。机器学习方法包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、贝叶斯模型等,其核心是通过优化算法从数据中挖掘规律,以实现对未知数据的预测和决策。

20万周活,50%次月留存,做年轻人的AI产品,用户真的留下来了|对话...

艾之:选择做内容(方向)是基于一个什么样的思考?胡修涵:最开始的AI更偏向于单场景应用,在特定场景下解决单一问题。当时(上一波AI)我们做的很多探索都是比较固定化和模式化的。比如使用一个特定模型来解决某些信号的识别,然后再基于决策树式的或条件判断的逻辑(if-else),来决定智能体或者小车的行动路径。这...

从繁星到洞察:量化投资的数据转化之路

3、特征选择:作为提升模型性能的关键步骤。不是所有构造的特征都对模型的预测有帮助,一些特征可能是冗余的,或者与预测目标关联性不大。使用统计测试(如卡方测试、ANOVA)和基于模型的方法(如决策树、Lasso回归)可以识别最有效的特征。这一步不仅优化了模型的性能,还能显著减少模型训练和部署时所需的计算资源。

入门必读!写给初学者的人工智能简史!

机器学习的代表性算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。1995年,克里娜·柯尔特斯(CorinnaCortes)和弗拉基米尔·万普尼克(VladimirVapnik)开发了支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)。支持向量机是一种映射和识别类似数据的系统,可以视为在感知机基础上的改进。

地球上最会赚钱的人,留下了哪些顶级判断力思维? |【经纬低调分享】

当定性投资者亏钱时,他们会重新审视决策,以弄清楚哪里出了问题。当定量投资者亏钱时,他们会重新审视他们的决策过程。2、概率转向早在20世纪70年代末和80年代初,人工智能和机器学习就发生了一场革命。一般的方法是避免硬性和快速规则的复杂决策树,并用贝叶斯判断来处理问题。