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

为建立数字法研究范式,首先应当明确数字法所依赖的系统性环境特征,即数字环境具有技术性、公开分享性、公共性、服务性和安全性等鲜明系统特征,进而可以初步设想未来数字法的研究方法,即可以采取还原论和整体性的结合、技术和法律的结合、实证主义和理性主义的结合以及“人”和“机器”的结合等方法。关键词:复杂系统;...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

基于决策树的分类模型有如下几个特点:(1)决策树方法结构简单,,便于理解;(2)决策树模型效率高,对训练集数据量较大的情况较为适合;(3)树方法通常不需要接受训练集数据外的知识;(4)决策树方法具有较高的分类精确度。预警方案设计数据在进行操作的过程中,我们一共分了四步,分别是数据分析和分离数据集,建立训练...

美团机器学习岗面试9道|含解析|样本|锚点|聚类|拟合|序列|正则化...

决策树易于理解和解释,但容易过拟合。XGBoost(ExtremeGradientBoosting):一种基于梯度提升树的高效实现,结合了决策树的优点,具有更好的性能和准确性。其特点包括:正则化:通过L1和L2正则化减少过拟合。高效性:支持并行计算,加快训练速度。灵活性:可以处理多种类型的目标函数,适用于回归和分类问题。↓以下13本...

机器学习之决策树算法

它克服了ID3算法无法处理属性缺失和连续属性的问题,并且引入了优化决策树的剪枝方法,使算法更高效,适用性更强。处理问题类型:多分类结构:多叉树结构计算指标:信息增益特点:可以处理缺失值,连续值,可以剪枝,避免过拟合同样介绍一下信息增益率:在决策树分类问题中,即就是决策树在进行属性选择划分前和划分后的信...

金融数学专业中,金融大数据的处理与分析技术是怎样的?

通过数据挖掘、机器学习等技术，对金融数据进行深入分析，以提取有价值的信息和洞察。数据分析的方法包括描述性分析、预测分析、异常检测和模型评估等。例如，利用聚类分析可以将数据分为多个群集，揭示数据中的结构和模式；利用关联规则挖掘可以发现数据中的相关关系和规律；利用决策树可以构建基于数据的决策树，实现预测和...

AI产品经理必知的100个专业术语

分类是将输入数据分配到预定义类别中的任务(www.e993.com)2024年11月7日。常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代...

基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展

虽然上述方法在检测电机故障方面较为准确,但它们都是在稳态信号下验证的,处理瞬态信号的能力尚不清楚。3.2时频分析频谱分析只能反映信号的频域特征,不能反映信号的时域特征,只能用于处理稳态信号。为了同时分析时域和频域特征,利用时频分析技术获得信号的时频特征,进而提取故障特征,以满足非稳态条件下电机故障诊断需要...

大数据和机器学习在验证上市公司财务报表真实性的应用研究

此外,对于本课题未来可能的研究方向,主要有以下想法。1.结合多模态进行财务质量的分析本课题提出的财务模型更多是围绕一些财务指标数据、公司属性数据,以及对于舆情文件进行的文本分析形成的指标进行建模。整体特征还是停留在文本的阶段。未来可以考虑增加图,甚至音频、视频对特征进行进一步的多维扩充。

新疆和田玉籽料等级详解:顶级作品欣赏与结构特征分析

决策树算法适用于需要解释和理解模型决策过程的习惯场景,可以用于分类和回归问题;朴素贝叶斯算法适用于小规模数据和高维度数据,能够处理文本分类、垃圾邮件过滤、推荐等问题;支持向量机算法适用于处理特征较多,数据量较大的等外场景,可以用于图像分类、人脸识别、文本分类等问题;...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

-分类是一种监督学习方法,用于将数据点按照类别进行标记或分组。比如,电子邮件过滤器将邮件分为“正常邮件”和“垃圾邮件”。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...