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...
智能时代特殊教育学科发展趋势
Liberoa等(2017)利用决策树分类算法,以结构成像为特征,基于异性值、径向扩散系数及皮层厚度对不同严重程度的孤独症进行分类,获得了91.9%的分类精确度。此外,还有大量研究利用深度学习等算法提炼孤独症大脑成像数据交换库(AutismBrainImagingDataExchange,ABIDE)中的大数据,进行孤独症分类研究。例如,Hampton于2017年...
今日直播|从人工智能到类脑与量子计算,有哪些精选图书推荐?
基本原理、评估方法和线性模型;第2部分(第4-10章)展示了经典且常用的机器学习方法,如决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成方法、聚类、降维和度量学习;第3部分(第11-16章)介绍了一些高级主题,包括特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习和强化学习。
学习通《创业基础》章节测试答案
1单选题以下关于“充分利用自有资源”方式,说法错误的是(C)。A、是最经济的方法B、在有限的资源约束情况下获取满意收益方法C、只适用于小企业D、每个阶段或决策点投入数量最少2多选题资源的杠杆效应一般体现在(ABCD)。A、利用一种资源获得其他资源B、将一种资源补足另一种资源,以产生更高的...
扎克伯格给黄仁勋送上皮衣,预告Llama4颠覆AI形态:SIGGRAPH对话全...
黄仁勋:当今的人工智能是回合制的。你说了什么,它就会给你回复。但显然,当我们思考时,当我们被赋予任务或问题时,我们会考虑多种选择,或者我们会想出一个选项树,一个决策树,在脑海中模拟可能做出的每个决定的不同结果。所以说我们在做规划。在未来,AI也会做同样的事情。
追问daily | 大脑通过经历的数量感知时间;神经网络可以创建自己的...
他们提出了一种新型的决策树方法,用于指导重症监护病房(ICU)医生使用这些功能性神经影像技术进行临床决策(www.e993.com)2024年9月18日。研究表明,利用正确的技术在正确的时间进行评估,可以准确预测严重脑损伤患者的恢复情况。这一突破不仅对临床护理、诊断、预后、伦理和医学法律决策有重大影响,还为基础科学中关于意识测量和思维意图的神经表征提供了新...
特斯拉,要跟华为开战了?
最后在决策树中选取了最佳路径后,系统会得出图片左侧显示的“可行域凸空间走廊”。在这条可通行区域里,大模型会结合全交互拓扑编码,以及再一次叠加人类价值偏好数据,最终生成右图中最优的行驶轨迹。上面这一段文字可能有些烧脑,但这已经是笔者用最简单平实的语言,结合蔚来的技术方案给各位阐释出的PNC路径。这时可能...
AI经济学 | 第六章:产业AI化的双刃剑效应及应对分析
从训练数据量来看,支持向量机、决策树等传统机器学习、浅层神经网络、深度神经网络发挥性能优势的对应数据规模依次升高(图表6.9)。在有关AI模型的量化研究中,也发现了这种数据门槛现象。以深度神经网络为例,研究发现要充分发挥模型潜能所需投入的数据量需要达到7万条以上,当训练数据量小于5000条时深度神经网络模型相...
揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角
错误指定可能是由于数据中存在许多潜在混杂因素与结果之间的关系,或对结果产生影响的函数形式持不可知态度。这两种情况在社会学研究中很常见。在第二种情况下可以尝试使用高阶和交互项。学者们还提倡使用灵活的机器学习方法来拟合结果或倾向得分模型。例如,使用分类回归树(classificationandregressiontree)和集成学习...
ChatGPT如何「思考」?心理学和神经科学破解AI大模型,Nature发文
标准方法包括,例如,突出显示图像中导致算法将其标记为猫的部分,或者让软件构建一个简单的「决策树」来近似人工智能的行为。例如,这有助于说明为什么人工智能建议假释囚犯或提出特定的医疗诊断。这些深入黑匣子的努力已经取得了一些成功,但XAI仍然是一项正在进行的工作。