透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
梯度提升概述:如果说决策树是单独作战的勇士,那么梯度提升就是一群勇士携手并进的军团。它通过迭代地构建多个弱学习器(通常是决策树),并将它们的预测结果以某种方式组合起来,以达到强学习的效果。数学原理深入:梯度提升的核心在于利用损失函数的梯度信息来指导每个弱学习器的训练。在每次迭代中,都会针对当前模型预测的...
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...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间就会减少,模型就会更高效。不同的决策树算法,所谓的“信息熵指标”也不一样,比如ID3算法使用的是信息增益,C4.5算法使用的是信息增益率,目前使用较多的CART算法使用的是Gini系数,这里不...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
设计优化:使用深度学习模型优化材料的几何结构和参数,以实现特定的功能,如提高光学、声学或电磁性能。例如,生成对抗网络(GANs)和优化算法可以用来生成和改进材料设计。性能预测:通过深度学习模型预测材料在不同频率、波长和环境条件下的响应,帮助设计者评估其性能并进行调整。逆设计问题:在材料设计中,逆问题通常涉及根...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
机器学习的代表性算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。1995年,克里娜??柯尔特斯(CorinnaCortes)和弗拉基米尔??万普尼克(VladimirVapnik)开发了支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)。支持向量机是一种映射和识别类似数据的系统,可以视为在感知机基础上的改进。
探索未知,智能引领未来— “他山跨学科人工智能技术论坛”圆满举行
随后,夏萃慧分享了其团队在可解释AI模型方面的最新进展(www.e993.com)2024年9月15日。她提出了“用魔法打败魔法”的理念,即利用AI技术解释AI模型,提高模型的透明度和可信度。通过决策树集成算法和特征重要性分析,团队成功还原了思源模型中的时空注意力权重,揭示了季风期冰川对径流影响超出传统模型预期的现象。
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
剪枝(pruning)算法的基本思路为剪去决策树模型中的一些子树或者叶结点,并将其上层的根结点作为新的叶结点,从而减少了叶结点甚至减少了层数,降低了决策树复杂度。从基本策略上讲,决策树的剪枝分为预剪枝和后剪枝,下边将分别介绍这两种剪枝策略。二决策树损失函数...
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...
对财经舆情可信度最便捷的研究方法,建立算法模型
本研究的实践意义在于开发了财经舆情可信度检测框架。模型检测算法能够对大规模数据进行自动、有效、快速的验证,但其检测规则大多依靠人工提取客观规律。本文将决策树算法嵌入模型检测技术中,能够从数据中自动学习有效的、可解释的检测规则,节省人力成本,提升算法效率。虽然生成的规则易受到数据集的大小和偏斜问题的影响...
智能座舱算法基础之语音识别篇
因此,严格意义上的三音子精细建模不太现实,往往通过状态绑定策略来减小建模单元数目,典型的绑定方法有模型绑定、决策树聚下面将着重介绍三类声学模型,包括基于GMM-HMM的声学模型、基于DNN-HMM的声学模型以及端到端模型。1)基于GMM-HMM的声学模型HMM是一种统计分析模型,它是在马尔可夫链的基础上发展起来的,用来描述...