融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...
通过将算法封装在长期历史条件策略中,AD可以捕获模型与环境交互的历史记录,从而使得模型能够更好地学习和改进自己的决策和行动,从而提高任务完成的效率和质量。AD论文原文:2210.14215.pdf(arxiv)AD论文摘要:文中提出了AlgorithmDistillation(AD),这是一种通过因果序列模型对其训练历史进行建模,从而将强化学习...
融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...
通过将算法封装在长期历史条件策略中,AD可以捕获模型与环境交互的历史记录,从而使得模型能够更好地学习和改进自己的决策和行动,从而提高任务完成的效率和质量。AD论文原文:2210.14215.pdf(arxiv)AD论文摘要:文中提出了AlgorithmDistillation(AD),这是一种通过因果序列模型对其训练历史进行建模,从而将强化学习...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
预剪枝是在构建决策树的过程中,在节点划分前进行剪枝。它通过一系列的条件判断,来决定是否继续划分当前节点,从而避免过拟合的发生。1.基于信息增益的预剪枝信息增益是决策树算法中常用的划分准则,它衡量了一个特征对于分类结果的重要性。在预剪枝中,可以设置一个阈值,当某个特征的信息增益小于该阈值时,停止划分...
考研专业课真题哪里找
**题目**:简要介绍机器学习的基本概念及常见算法。**答案**:机器学习是一种人工智能的技术,通过训练模型来实现对数据的学习和预测。常见算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。通过以上模拟试题的练习,希望考生们能够加深对专业知识的理解,提升解题能力,顺利通过考研专业课考试。加油!??...
百丽季燕利:数智化在零售企业的应用探索|数字思考者50人
执行岗位所支撑的单个或多个业务节点,其结果由业务流程的管理岗位来决策评估;业务流程中的多个执行岗位之间,是由一个管理岗位来统筹的,统筹的过程就是根据业务流程的结果进行决策,根据此决策来调整各个执行岗位的操作,再根据操作后的结果进行再决策,这就是组织和权限体系所表达的:谁、在哪儿、做什么,整个回溯与循环...
寒门博士靠着新成果连发三篇Nature!高分子材料迎来颠覆性进展!
1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用
数字法治:外卖骑手屡被“算计”,算法透明的是是非非
在当前的算法治理理论和实践中,对算法透明的理解有两种:一种是单指公开算法代码、数据和决策树等信息;另一种则将算法透明应视为一个完整的过程,不仅要公开代码和数据等信息,还应通过文和图形等方式解释算法决策是如何做出的。前者可称为狭义的算法透明;后者可称为广义的算法透明,其不仅包括算法透明,还包括算法可解...
犯罪的人什么时候会再被逮捕?居然有算法研究这个!
研究人员还用一种比较简单的线性算法来对比COMPAS,这个算法只单纯考虑被告的年龄和犯罪记录,结果其预测结果也超过了涉及137个评估因素的COMPAS。Farid表示,“我们通常会认为,数据越多、越复杂,分类的准确性会更高。但我们发现情况并非如此”。分类罪犯的手动决策树示例乔治梅森大学的法学教授MeganStevenson...
如何使用Python机器学习进行算法交易?
有数以百计的机器学习算法,可以分为不同的类型,这取决于这些算法的工作方式。例如,机器学习回归算法用于建立变量之间的关系模型;决策树算法构造决策模型并用于分类或回归问题。其中,一些算法已经在定量分析师中流行起来。其中包括:线性回归Logit模型随机森林(RM)支持向量机(SVM)K-最近邻(kNN)分类与回归树(CART)...
入门| 从原理到应用:简述Logistic回归算法
参与:乾树、李泽南Logistic回归是二分类任务中最常用的机器学习算法之一。它的设计思路简单,易于实现,可以用作性能基准,且在很多任务中都表现很好。因此,每个接触机器学习的人都应该熟悉其原理。Logistic回归的基础原理在神经网络中也可以用到。在这篇文章中,你将明白什么是Logistic回归、它是如何工作的、有哪些...