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。
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
算法是一系列定义明确的操作步骤,用于解决特定问题或完成特定任务。我们常见的算法通常指的是计算机科学中的一个概念,它涉及到数据的处理、转换和计算,用于实现某个目标或解决某个问题。也可以简单理解成,算法是通过数据来解决问题的一种工具。往小了说,像四则运算、定理公式都可以称之为算法。嗯,1+1=2,也是一...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
一棵完整决策树的非叶子节点为{T1,T2,T3,……,Tn},计算所有非叶子节点表面误差率增益值(α值),该方法通过修剪表面误差增益最小的非叶子节点,完成对决策树的剪枝处理,表面误差增益值的计算公式为:其中,R(t)为叶子结点误差代价,R(T)为子树误差代价,N(T)为子树节点个数,R(t)和R(T)计算公式如下:其中,r...
智能座舱算法基础之语音识别篇
语音识别过程是个复杂的过程,但其最终的任务归结为:找到对应观察序列O的最可能的词序列W。主流的语音识别系统理论是建立在统计模式识别基础之上的,在统计模型框架下可以用贝叶斯公式来描述语音识别问题。根据贝叶斯决策理论,我们的任务就是找到一个最有的单词序列W,使得它在语音观察序列O上的后验概率P(W/O)最大,...
AI究竟是帮助医生还是损害医生的诊断?华人学者顶刊论文表明,这...
i.分子力学公式形式ii.溶剂化能的计算方法iii.MM/PBSA方法计算结合自由能2.基于统计势函数的蛋白质设计方法——Rosettaa)统计势函数的一般定义b)蛋白质设计中的统计势函数i.Rosetta统计势定义ii.Rosetta能量函数常见项及物理意义c)基于Rosetta势函数的蛋白设计i.设计流程ii.实验结果...
AI 的未来发展:分治法在左,端到端在右
如果将所有的范式按照背后解决问题的思路进行分类,主要有两种:一种是基于数理逻辑和分治法,其目标是将问题分解成人类可以理解、公式可以推导的形式,然后再进行组合;另一种则是利用大量数据训练一个端到端的模型,类似于黑盒,即使我们能看到其中的参数,但却无法理解其内在逻辑,这种模型是不可解释的(www.e993.com)2024年7月8日。
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
典型的判别模型有决策树,kNN算法,人工神经网络,支持向量机,logistic回归,AdaBoost算法等。4.交叉验证交叉验证(crossvalidation)是一种统计准确率的技术。k折交叉验证将样本随机、均匀的分成k份,轮流用其中的k-1份训练模型,1份用于测试模型的准确率,用k个准确率的均值作为最终的准确率。5.过拟合与欠拟合...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
基于树的方法,如决策树、随机森林以及扩展后的XGBoost,在处理表格数据方面表现出色,这是因为它们的层次结构天生就善于对表格格式中常见的分层关系进行建模。它们在自动检测和整合特征之间复杂的非线性相互作用方面特别有效。另外这些算法对输入特征的规模具有健壮性,使它们能够在不需要规范化的情况下在原始数据集上表现良好...
基于决策树与Adaboost算法的寻找有效因子方法
AI量化投资进阶决策树分类算法之ID3算法与C4.5算法AI量化投资进阶选股与择时——基于前景理论与深度森林算法AI量化投资进阶长短期记忆(LSTM)神经网络预测比特币价格AI量化投资进阶基于决策树与Adaboost算法的寻找有效因子方法AI量化投资进阶stacking集成学习...
机器学习必修:决策树算法(Decision Tree)
选定了根节点后,树再往下生长接下来的内部节点该怎么选呢?针对这些问题,衍生了很多决策树算法,他们处理的根本问题是上面流程的第四步——训练算法,实际上也就是划分数据集方法。我们来看看代表之一——ID3算法。在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益,知道如何计算信息增益,我们就可以计算每个特征值划...