《穷查理宝典》:让我受用一生的思维方式
复利原理、排列组合原理、费马帕斯卡系统、决策树理论、会计学、复式簿记、质量控制理论、后备系统、断裂点理论、理解质量概念、误判心理学、微观经济学、规模优势理论。这些模型中重要的例子还包括工程学的冗余备份模型、数学的复利模型、物理学和化学的临界点、倾覆力矩、自我催化模型、生物学的现代达尔文综合模型以及心理...
干货!突破性治疗药物认定的决策树分析
换而言之,如果是已有治疗手段的疾病,例如常见感染、代谢疾病等,即使是创新药或改良型新药,也不具备授予资格。第三,有效性优势是否具备临床意义,这里包括2层含义,一方面是临床试验数据必须是权威、高质量的,另外一方面是与历史数据或者早期随机对照研究数据对比具有明确有效的终点判断数据。反映出,如果临床数据质量不高,...
数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义
1、偏差-方差权衡这是一个总是在机器学习最重要理论中名列前茅的概念。机器学习中的几乎所有算法(包括深度学习)都努力在偏差和方差之间取得适当的平衡,这个图清楚地解释了二者的对立关系。2、基尼不纯度与熵Gini(缺乏同质性的度量)和Entropy(随机性的度量)都是决策树中节点不纯度的度量。对于这两个概念更重...
决策树的复兴?结合神经网络,提升ImageNet分类准确率且可解释
在这个NBDT中,预测是通过决策树进行的,保留高层次的可解释性。但决策树上的每个节点都有一个用来做低层次决策的神经网络,比如上图的神经网络做出的低层决策是「有香肠」或者「没有香肠」。NBDT具备和决策树一样的可解释性。并且NBDT能够输出预测结果的中间决策,这一点优于当前的神经网络。如下图所示...
从语义上理解卷积核行为,UCLA朱松纯等人使用决策树量化解释CNN
解决上面三个问题需要:1)确定卷积层特征图中每个神经激活值的语义含义;2)量化测量不同神经激活值的贡献,这对当前最优算法是重大挑战。在此论文中,研究者通过略微修正CNN而解开表征,并学习一种决策树来解释CNN的预测。给定特定领域的物体图像以及随机图像作为正例和反例样本,同时作为学习CNN和决策树的输入...
OpenAI与AIGC:改变人类生产范式,通往“万物的摩尔定律”
机器学习模型可以从参数量级上分为两类:统计学习模型,如SVM(支持向量机)、决策树等数学理论完备,算力运用克制的模型;和深度学习模型,以多层神经网络的深度堆叠为结构,来达到高维度暴力逼近似然解的效果,理论上不优雅但能高效的运用算力进行并行计算(www.e993.com)2024年9月15日。神经网络模型在上世纪90年代出现,但在2010年前,统计学习模...
专家论坛|杨扬:人工智能在肝移植中的应用
ML可分为监督学习方法(如支持向量机、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等算法)和非监督学习方法(如主成分分析)。监督学习即用一部分已知结果的样本训练机器,让其学习输入数据(如患者特征、图像等)与结果(如发生并发症、死亡等)之间的联系,从而预测患者是否发生某一终点事件。非监督学习即是让机器学习数据中的潜在分布...
独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)
决策树(DecisionTree)是一种监督学习技术,是一种分层的if-else语句,它仅是规则的集合,或者也称为基于条件比较运算符的拆分条件。决策树算法广泛应用于回归和分类问题。以下示例将汽车类型二分为轿车和运动卡车,应用决策树算法找到因变量(responsevariable)与预测变量(predictors)之间的关系,并以树形结构的形式表示该...
咨询顾问的十大底层逻辑
决策树(Decisiontree),相信这个概念对于所有学过机器学习的人都并不陌生,因为这是一种入门级的算法。几乎每个初学者第一个接触的机器学习算法都是决策树。它很实用,也特别好理解,因为它跟人的思维过程很像。它既可以当做一个体系化的分类思维,也可以当做一个流程图甚至是一个检查清单来使用。但不管你怎么用...
项目管理在产品工作中的应用(下)
1.2决策树分析其基本原理是用方案分枝代表可供选择的方案,用百分数代表方案预期的概率,经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较,为决策者提供依据。决策树如下图所示:1.3机会成本即抓住一个机会而放弃另一些机会的时候,另一些机会中价值最大的那一个机会可以带来的收益。