梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论

基于数字系统与线下社会生活系统同属于现当代复杂性科学所称之“复杂系统”,复杂性理论对于数字法的研究具有重要的借鉴意义,其中复杂系统理论中关于“自组织”“自适应”和“涌现”等现象的理论研究范式,契合当前数字系统和线下社会系统的发展和演化规律,故具有在此基础上探讨建立未来数字法研究范式的可能性。为建立数字...

智能时代特殊教育学科发展趋势

其中,机器学习技术包含支持向量机、决策树、规则演绎、Boosting、Bagging、神经网络、Covering等涉及分类或模型的学习方法。目前已有不少研究团队利用孤独症案例数据集来构建分类系统暨孤独症预测模型,以最少的人类参与自动进行数据处理判断新的病例。此举一方面缩短了孤独症的筛查时间,另一方面大大提高了筛查的灵敏度、特异...

什么是数据资产评估?洞察数据资产:数据资产评估方法的艺术与科学

这种分析方法包括了数据建模、预测分析和成本效益分析等技术,旨在提供具体的、可度量的评估结果。定量分析的优势在于其能够提供明确的数字证据,支持企业基于数据做出决策。在进行定量分析时,分析师会使用各种统计模型来评估数据资产的价值。这可能包括回归分析、时间序列分析、假设测试和方差分析等。这些方法能够帮助企业识别...

【关注】突破性治疗药物认定的决策树分析

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,或者没有显著的优效数据,同样不具备授予资格。但是不一定要求有对照组。第四,无重大已知或潜在安全性风险,药...

如何用决策树模型做数据分析?

决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型,广泛应用于数据分析领域。简单:逻辑相对简单,整个算法没有更复杂的逻辑,只是对节点进行分叉;高效:模型训练速度较快;强解释性:模型的判断逻辑可以用语言清晰的表达出来,比如上述决策树案例中的判断,就可以直接用语言表述成:脱离水不能生存的没有脚蹼的动物,我们判断它...

5个方法,帮助产品经理做好业务分析

业务规则的类型较多,表达方式也比较多,如权限设计有RBAC模型,策略算法可能用的决策树、决策表等等(www.e993.com)2024年11月1日。本文介绍一种简单、通用的方法来记录这些规则,来自于「软件需求:第3版」,业务规则表。每条业务规则用一句话去描述,来源:软件需求第三版5.数据模型

数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义

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。

备考CDA认证考试的小伙伴看过来,最新版教材已发布!

《精益业务数据分析》作为2023版数据分析师认证CDA一级备考中文教材,由知名数据分析研究机构CDA数据科学研究院组织多名行业知名专家进行研讨、策划、编辑而成。本书全面、系统地讲述业务描述性分析为企业决策行为创造价值的全流程技能,涵盖描述性数据分析方法、业务分析方法、数据分析结果应用方法等内容。

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...