「连续数值分布式表征」加持,浙大UIUC让语言模型擅长表格预测 |...
类比词向量将不同值域的血压值进行分布式表征的RMT过程在实现上,论文根据数据集的分类/回归目标,对每个连续特征单独拟合一个CART决策树,根据决策树分割特征空间的特性,将值域分割成不同区间,从而完成连续值的离散化过程。具体来说,数据集的训练样本被CART树划分到256个叶子节点,叶子节点的分割点即为区间边界值,从而...
【机器学习】图解朴素贝叶斯|算法|高斯|定理|特征值_网易订阅
在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出和特征之间的关系(决策函数或者条件分布)。但朴素贝叶斯是生成方法,它直接找出特征输出和特征的联合分布,进而通过计算得出结果判定。朴素贝叶斯是一个非常直观的模型,在很多领域有广泛的应用,比如早期的文本分类,很多时候会...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
19.回归Regression-回归是监督学习中的一种方法,用于预测连续数值的输出,如房价预测。20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支...
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
大多数用于推导决策树的算法都使用自上而下的递归划分“贪心”策略。源集(sourceset)代表了树的根节点。源集是根据特定规则划分为各个子集(子节点)的。在每次划分出的子集上重复该划分过程,直到某个节点下的子集中的目标变量的值全部相同,或者划分过程不再使预测结果的值增加。用于在节点和划分中确定生成测试的...
鱼和熊掌不可兼得?清华团队提出高准确率的可解释分类模型
二值化层主要用于将连续的特征值划分为若干个单元。对于第j个连续值特征,有k个随机下界和k个随机上界对其进行划分,进而得到以下二值向量,其中由于逻辑层的边的连接是可以学习的,因此通过组合一个二值化层和一个逻辑层,模型可以实现自动选择适当的边界进行特征离散化(二值化),即以端到端的方式对特...
计算广告中主要模块、策略及其场景(上篇)
要把准备好的数据(温度、湿度、降水量、降雪量、天气情况等)处理成适合决策树分类的特征,例如:温度,作为连续变量处理,对于特征为温度的决策树,训练合适的分割点(分桶),将温度归类到合适的叶子节点(www.e993.com)2024年9月18日。对于仅有几个取值(正常、一般恶劣、非常恶劣等)天气情况,当做离散值对待,进行one-hot编码,散列到有限的几个数值上...
NeurIPS2021|鱼和熊掌不可兼得?清华团队提出高准确率的可解释分类...
现有的机器学习分类模型从性能和可解释性两个维度大致分为两类:以深度学习和集成学习(如随机森林、XGBoost)为代表的分类模型具有良好的分类性能,但模型复杂度高、可解释性差,而以决策树和逻辑回归为代表的模型可解释性强,但分类性能不理想。清华大学(第一作者为王建勇教授的在读博士生王焯)联合华东师范大学(张伟,...