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。
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
六、决策树决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法,但主要用于分类。用于分类的决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和边组成,其中结点分为内部结点和叶子结点,内部结点表示一个特征或者属性,叶子结点表示标签(脑回路图中黄色的是内部结点,蓝色的是叶子结点)。优点计算简单,易于理解,可...
随机森林算法:集成学习的强大工具
在构建每个决策树时,随机森林只考虑部分特征的子集,因此对于存在缺失值的特征,仍然可以进行有效的划分。同时,由于随机森林采用了自助采样的方式构建训练数据集,使得模型对于噪声和异常值的影响较小。可解释性:随机森林算法不仅可以提供准确的预测结果,还可以给出特征的重要性排序。通过计算每个特征在随机森林中的平均信息...
...美全息(NASDAQ:WIMI)推出基于人工智能机器学习的多视图融合算法
除此之外,多视图融合算法还能更好地处理数据中的噪声和异常情况,通过利用多个视图的信息,减少单个视图中的干扰,提高算法对噪声和异常数据的鲁棒性。其还可根据不同的任务和数据特点,自适应地选择合适的视图和模型进行学习和预测,这种自适应性可以提高算法的适应能力和泛化能力。多视图融合算法在图像处理、数字营销、社...
微美全息(NASDAQ:WIMI)推出基于人工智能机器学习的多视图融合算法
除此之外,多视图融合算法还能更好地处理数据中的噪声和异常情况,通过利用多个视图的信息,减少单个视图中的干扰,提高算法对噪声和异常数据的鲁棒性。其还可根据不同的任务和数据特点,自适应地选择合适的视图和模型进行学习和预测,这种自适应性可以提高算法的适应能力和泛化能力。
K-means聚类算法:用“物以类聚”的思路挖掘高价值用户
前面的文章中,我们已经学习了K近邻、朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树和支持向量机等分类算法,也学习了线性回归等回归算法,其中决策树和随机森林也可以解决回归问题(www.e993.com)2024年7月8日。今天我们来学习聚类问题中最经典的K均值(K-means)算法,与前面学习过的算法不同的是,聚类算法属于无监督学习,不需要提前给数据的类别打标。
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除此之外,多视图融合算法还能更好地处理数据中的噪声和异常情况,通过利用多个视图的信息,减少单个视图中的干扰,提高算法对噪声和异常数据的鲁棒性。其还可根据不同的任务和数据特点,自适应地选择合适的视图和模型进行学习和预测,这种自适应性可以提高算法的适应能力和泛化能力。
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】
在不确定性的海洋中,詹姆斯·哈里斯·西蒙斯,这位文艺复兴基金的掌舵者,以其独特的概率洞察和算法智慧破浪前行。他的人生哲学和投资策略,为我们揭示了在混沌世界中寻找秩序的可能性。西蒙斯是一位屡获殊荣的数学家、量化投资领域的传奇人物。他创立的文艺复兴科技公司(RenaissanceTechnologies)开创了量化交易的先河,并成...
地球上最会赚钱的人
通过对大量市场数据的分析,文艺复兴科技能够识别并利用中长期的市场趋势。这种策略尤其关注流动性环境变化对不同规模公司表现的影响,以及这些趋势的周期性变化。五在AI的帮助下,人们总结出如下文艺复兴的赚钱策略:1、定量方法:文艺复兴技术以其定量投资方法而闻名,该方法在很大程度上依赖于数学模型和算法来分析和...
科学家探究可解释AI中基于梯度的解释方法,提出用于解决AI可信问题...
前者旨在设计自解释模型,帮助用户直接理解模型的预测逻辑。其中,常见的自解释模型包括线性模型、决策树和决策规则。后者针对黑盒模型,从全局或局部角度说明它如何运作或输出特定预测结果。全局解释倾向于理解模型的整体预测逻辑,局部解释注重对某个输入样本预测结果进行归因。