深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树是一种非参数的监督学习算法,可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释,并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时,它不能很好地从训练数据中泛化,会导致过拟合。梯度提升是一种集成学习模型,在其中结合许多弱学习器从而得到一个强学习器。这些弱学习...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树是一种监督学习算法,它通过构建树状结构来预测分类或回归问题。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构,每个内部节点表示一个特征的比较,每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个节...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
损失函数做了约束,|T|表示树的叶节点的个数,即表示树的复杂度,参数α≥0控制二者之间的影响,相当于α越大,叶节点的个数对损失函数的影响越大,剪枝之后的决策树更易选择复杂度较小的树,α越小,表示叶节点的个数对损失函数影响越小,α=0意味着只考虑模型与训练集的拟合程度,不考虑模型的复杂度。所以α的...
百度算法工程师面试题8道|含解析
用随机高斯分布初始化A,用0矩阵初始化B。问题2:讲一下GBDT的原理GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是一种集成学习方法,它通过迭代训练决策树,每一次迭代都试图修正前一次迭代的错误。具体而言,GBDT通过拟合残差(目标值与当前模型的预测之差)来逐步改进模型。在每一轮迭代中,新的决策树被训练以捕捉残差中的...
北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲
(一)机器学习基础算法:(1)贝叶斯(Bayesian)学习以及相关算法;(2)Q学习基本概念;(3)归纳学习-决策树构建算法。掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术,掌握Q学习的基本方法;掌握VC维的定义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesia...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用|算法|人工智能|神经网络...
机器学习既包含符号推理又包含连接主义,它强调让机器自动“学习”,是人工智能的具体实现方法(www.e993.com)2024年9月15日。经典的机器学习算法包括K近邻、线性回归、朴素贝叶斯、决策树与随机森林、支持向量机和人工神经网络等,这些经典的方法在20世纪90年代就已经在高能物理领域逐步被引入和推广,时至今日仍然发挥着重要作用。
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
3.熟练应用各类机器学习模型与技巧:理解并熟练应用多种机器学习力场模型框架,包括原理和代码构建,能够灵活比较不同框架的特点,同时掌握主动学习、模型预训练、知识蒸馏等机器学习技巧。4.了解最新行业动态和发展:对近两年行业内的热点工作和最新研究有清晰了解,具备在分子模拟和量子化学领域进行创新工作的能力,并能够...
2024安徽省中小学教师招聘考试大纲-信息科技(中学)
(6)认识到抽象数据类型对数据处理的重要性,理解抽象数据类型的概念,了解二叉树的概念及其基本操作方法。(7)了解数据的排序和查找算法,能够运用迭代、递归等算法解决问题,理解算法与数据结构的关系。7.网络基础(1)了解计算机网络的发展历史,知道网络的结构、类型、特征及演变过程。
决策树,10道面试题
请解释决策树算法的基本原理。答案:决策树是一种监督学习算法,用于解决分类和回归问题。它通过递归地分割数据集,使得相似的实例被归入同一子集。每个分割点是一个特征-值对组合,使得在该特征上的值大于或小于某个阈值。这些分割点构成树的内部节点,而叶子节点表示最终的分类或预测值。
生活中大数据分析案例以及背后的技术原理
理论上来讲股市预测更加适合美国。中国股票市场无法做到双向盈利,只有股票涨才能盈利,这会吸引一些游资利用信息不对称等情况人为改变股票市场规律,因此中国股市没有相对稳定的规律则很难被预测,且一些对结果产生决定性影响的变量数据根本无法被监控。目前,美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资,并且收获甚丰。中国...