深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树是一种非参数的监督学习算法,可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释,并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时,它不能很好地从训练数据中泛化,会导致过拟合。梯度提升是一种集成学习模型,在其中结合许多弱学习器从而得到一个强学习器。这些弱学习...
要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...
极限决策树
极限决策树网格搜索、管道、决策树、支持向量机、Hyperparameter调优、混淆矩阵、ROC曲线,如果你三个月前向我提起这些术语,我绝对不知道你在说什么。然而我刚刚完成了一个项目,使用了所有这些技术、方法和工具。我的大脑已经接受了每天都会被新概念淹没的事实,并期待着能够立即将它们投入使用。FlatironSchool数据科...
...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...
本发明通过构建决策树,可根据设定条件,对用户的信用数据进行多层筛选,从而生成最为合适的触发信号,并通过将触发信息发送给语音助手,完成了对呼叫对象的挑选,减少了无必要呼叫,在降低了呼叫工作量的同时,也提高了呼叫质量。
清华大学申请梯度提升决策树联邦训练方法和系统专利,能同时保证高...
专利摘要显示,本发明提供一种梯度提升决策树联邦训练方法和系统,包括:构建根结点,利用边界探测策略将机构参与方划分为掉队者和非掉队者;对于当前待分裂层的每个结点,根据全量特征局部聚合结果和期望特征直方图确定结点的分裂特征;利用分裂特征对结点进行分裂,得到下一层树结点;对于每层树结点,重复步骤,直至深度达到预设树...
了解大脑底层规律,提升决策力,这个很重要,请拿笔记下来
KT决策法:这是最负盛名的决策模型之一,广泛应用于各种复杂的决策场景中(www.e993.com)2024年9月15日。它通过系统的分析和评估,帮助决策者更好地理解和选择最佳方案。头脑风暴法:这种方法通过激发团队的创新思维,促进自由联想和创意的产生,从而为决策提供多样化的解决方案。5W2H分析法:这是一种调查研究和思考问题的有效办法,通过回答“为什么(Why...
人工智能的原理是什么?
算法是人工智能的支柱。它们是告诉人工智能如何学习、改进决策和解决问题的数学程序。算法将原始数据转化为您每天可以使用的见解。人工智能程序中使用的流行算法包括:线性回归。根据输入和输出的数学关系进行预测。决策树。基于数据属性的模型决策。K-均值聚类。创建数据集群并找到每个集群的中心以根据输入识别模式。
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
有趣的是,西蒙也是启发式算法的研究者之一,他最出名的观点是在不确定性下寻求最优解是毫无意义的,更有效的方法是寻找一个令人满意的答案。在研究中,我将他在心理人工智能方面的工作扩展到了广泛的具有不确定性的情况。快速节俭决策树在做决定时,专家通常比新手使用的信息更少,因为他们知道哪些信息是相关的,哪些...
黄仁勋与扎克伯格最新实录:Meta 的开源哲学是从哪来的?
扎克伯格:是的,这已经发展了20年。现在的AI不仅是基于术语的简单交互,而是包含了一个决策树,我们可以在脑海中模拟不同的决策结果。这就是我们对创造者AI的愿景,它将极大地促进我们的创新和内容创作。我们希望授权所有使用我们产品的人,无论是平台上的创作者还是小企业,他们都可以创建自己的AI代理,以便更好地与客...
福州大学2025研究生《运筹学》考试大纲
(3)掌握决策树方法(包括多阶段决策和贝叶斯决策)(4)掌握效用函数方法科目说明:考生可携带无存储和无编程功能的电子计算器。参考书目(须与专业目录一致)(包括作者、书目、出版社、出版时间、版次):[1]韩伯棠.《管理运筹学》(第五版),高等教育出版社,2020年;...