从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
不继续分析最终预测如果满足所有条件,预测该股票在未来一段时间内有较大概率上涨,因此可以考虑买入。图片来源:大岩资本。这个决策树的例子展示了在量化交易中如何结合各项指标做出投资决策,每个节点的决策依据都可以通过历史数据进行验证和优化,以确保模型的有效性。当然,这只是一个简单的示例。在实际操作中,机器处...
如何利用人工智能大模型分析流量来源,提升数字化营销效果
GPT-3可以通过生成自然语言的方式,来对话题进行分类分析,即将话题分为不同的类别,如教育型,娱乐型,商业型等,从而了解用户的目的和期望,以及不同类别的话题的难度和竞争程度。例如,对于话题“人工智能大模型”,GPT-3可以生成如下的分类分析:人工智能大模型是一个教育型的话题,即用户使用这个话题是为了获取和学习关...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
预剪枝和后剪枝方法比较上:一是后剪枝决策树一般比预剪枝决策树保留更多的分支;二是一般情况下,后剪枝决策树欠拟合风险较小,泛化性能往往优于预剪枝决策树;三是后剪枝决策树训练时间比预剪枝决策树和未剪枝决策树要大很多。
AI双雄对决:生成式AI与传统AI的五大区别
“实际上一款应用,如果本身解决的是复杂场景、复杂问题,那一定是新老技术范式集大成者。举个例子:金融企业的客服机器人,对可控性要求极高。大模型生成的内容是不可以直接面客的,必须用人工配置好的话术。可以是RNN、Bert等模型做分类、向量检索,也可以是老一代的专家系统。”上段文字来自群聊中于长弘老师(追...
【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
通过知识蒸馏方法,我们希望集成后的模型既能继承树模型能较好处理分类型数据和泛化能力强的优势,又能继承神经网络能够较好拟合极度非线性函数的优势。今年年初基于量价的机器学习因子出现了较大回撤,原因在于模型预测的市场风格与真实环境出现了较大偏差,因此我们在alpha因子生成阶段加入风险因子生成部分,并二者相互正交...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
生成决策树包括特征选择、决策树生成、决策树剪枝等三个步骤(www.e993.com)2024年9月18日。在特征选择和决策树生成阶段,最重要的任务就是通过信息熵来筛选出更重要的特征,并把更重要的特征放到更靠前的节点上去。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...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
(2)智能:随着供应链变得越来越复杂和不稳定,决策速度和质量仍然是供应链组织面临的首要内部挑战。这促使企业投资各种技术来改善决策,例如高级分析、机器学习和最近的生成式人工智能(GenAI),这些技术都被认为是重要且具有颠覆性的技术。34%的受访者将提高决策速度、质量和稳健性视为推动新兴/新技术投资的三大目标之一...
朱庆华 宋珊珊|风险视角下生成式人工智能的司法应用路径
但是,以ChatGPT为代表的生成式人工智能,因其具有推理能力,可以结合案件事实加以分析,并给出在不同情形下应当考虑的法律认定因素,给出的建议具有一定参考价值,可以起到辅助决策作用,但其前提条件在于司法大数据的深度挖掘分析。具体场域建模大致如下:第一步,明确分析目的,选择合适的数据挖掘方法和技术。如可以使用分类...
AI如何革新以太坊?从另一个角度看“AI+Blockchain”
基于贝叶斯分类器识别并过滤恶意交易生成安全且满足特定要求的智能合约代码基于决策树进行智能合约风险分析构建加密货币的评价模型来降低投资风险通过构建贝叶斯分类器,对可能的垃圾交易进行识别和过滤,包括但不限于导致DOS攻击的大量、频繁、小额交易。这一方法通过分析交易的特征,如Gas价格、交易频率等,有效地维护了网络的...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
与决策树与SVM机相比,你还会得到一个不错的概率解释,你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法,onlinegradientdescent)。如果你需要一个概率架构(比如,简单地调节分类阈值,指明不确定性,或者是要获得置信区间),或者你希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去,那么使用它吧。