...汽车金融语音助手的智能呼叫方法及系统专利,通过构建决策树可...
所述方法包括:采集用户号码和信用数据,组建数据库;获取根节点,并向所述根节点中添加第一准入条件;在所述数据库中检索符合第一准入条件的信用数据,确定用户号码;获取内部节点和叶节点,确定内部节点的第二准入条件,并在所述叶节点上生成触发信号;根据所述根节点、内部节点和叶节点,创建决策树。
从0到1设计业务系统—风控篇
通过数据接口实现与业务系统完成数据交互;核心要素包括:规则引擎、风险评估、风险决策和预警模型,以及数据分析模块。②运行逻辑三、功能设计3.1风险熔断机制出于减少人工审核工作量,降低人工成本;其次降低开发和维护成本的考量。对于业务系统中的风险因素,需要评估其对业务的影响程度和风控措施变更的频繁程度;影响...
外汇商品 | “一带一路”债务可持续性评价体系梳理——2024年Q2...
近期分析中,与IMF发布的SRDSF不同之处在于,本框架将市场融资经济体划分成了高收入和中等收入经济体,为二者赋予不同的分析指标;并在分析中提出以决策树模型为主要模型、以逻辑回归为辅助模型。中期分析中,本框架沿用了SRDSF框架的办法和计算参数,最后以偿付能力风险和流动性风险的平均数为中期风险指数,配合压力测试...
巴菲特投资组合:体系性看价值投资
不过,投资用到的概率计算数学可能高中水平就够,比如决策树模型,假设A公司股价18美元,但是早上其突然宣布B公司将以30美元收购A公司,A公司股价迅速涨至27美元。假设巴菲特认为这件事通过概率是90%,则其预期回报等于90%*(30-27)-(27-18)*10%=1.8美元,6.6%预期回报率,如果收购预期半年内完成,年化回报率就是13.2...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
此外,机器学习方法还使人们对原本认为了解的系统有了新的化学认知,例如小分子的非对称电子效应等现象,使研究者们能够更好地理解实验结果。因此,ML-FFs将可能成为现代计算化学的基本组成部分。然而,作为新兴的跨学科领域,该领域知识面广,门槛高,相关资料和学习平台相对匮乏,信息技术也不够开放。在这种情况下,培训学习...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率(www.e993.com)2024年9月18日。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)-SVM是监督学习中的一种算法,用于分类和回归问题。它通过找到数据点间的最优边界来分隔不同的类别。23.逻辑回归LogisticRegression
面向智算服务,构建可观测体系最佳实践
第二种方案是PromptEngineering,提示词工程:就是我们不会增加或修改大模型本身任意一个参数,我们做的只是在用户问问题的时候,给它带一点上下文,作为额外的知识,来提升回答的准确性。这两种方案本身没有优劣之分,我们画了一颗决策树,希望能给想要做LLM-based应用的同行们一些我们的经验。既然选择了Prompt...
2021年11月信息系统项目管理师 上午综合知识题答案解析
4、在可用性和可靠性规划与设计中,需要引入特定的方法来提高系统的可用性,其中把可能出错的组件从服务中删除属于()策略。A、错误检测B、错误恢复C、错误预防D、错误清除答案:C5、2021年9月1日起施行的《关键信息基础设施安全保护条例》(中华人民共和国国务院令第745号)规定,运营者应当自行或者委托网络...
推荐系统老司机的十条经验
通常产品经理对推荐系统都有一定的预期,推荐的东西不能让他们理解,解释起来也比较麻烦,也是通常算法工程师和PM产生争端的原因所在。对于黑盒一般的模型,我们要能够做到可以回答任何人的任何问题。模型应该做到“可调试”(debuggability)。举个例子,一个决策树算法,从根节点开始,一步一步经过了哪些决策节点得到了最终...
可解释AI先驱、深理工潘毅教授:AI制药,要多做「用结构找小分子...
如何将两种学习方式结合起来,将知识嵌入到机器脑中,这是第三代AI系统的问题。举个例子,假如现在用100万张猫和狗图像训练好了一个神经网络,也就是设置好了参数,它会很轻松地分辨猫还是狗,但是准确性如何升高,如何再调整参数?这时候就要用到梯度调节,这就是神经网络的概念。但是如何通过知识驱动,就是嵌入一个概...