要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
一个博士日复一日基本上就干四件事儿:看paper、写代码/推数学(比例取决于具体方向)、写作、交流。如果你对其中任意一件事情比较排斥,这就是一个非常糟糕的信号。这里最容易忽视的是交流。假如你不擅长描述和表达自己的观点,或者一想到publicspeaking就腿肚子转筋,那么你的读博历程会相当挣扎(虽说这种能力...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
步骤1:构建多棵决策树。首先随机抽取训练样本:对于每棵树,都从原始训练集中随机抽取一部分样本(有放回抽样)作为该树的训练集。这样,每棵树都是在不同的样本集上进行训练的。接着随机选择特征:在构建每棵树的过程中,对于每个节点,都会随机选择一部分特征作为候选分裂特征。然后从这些候选特征中选择最优特征进行...
连发多篇顶刊!在夹缝中发表出Nature,深度解读电池最新内容!
1.机器学习材料与化学应用的典型步骤1.1数据采集和清洗1.2特征选择和模型选择1.3模型训练和测试1.4模型性能评估和优化第三天(机器学习基础)理论内容1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用...
颠覆传统思路!轰动领域的Nature重磅进展!引爆材料领域新风口!
1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实...
监理《理论与法规》:决策树法步骤
监理《理论与法规》:决策树法步骤①画一个方框作为决策点,并编号;②从决策点向右引出若干条直(折)线,形成方案枝,每条线段代表一个方案,方案名称一般直接标注在线段的上(下)方;③每个方案枝末端画一个圆圈,代表自然状态点。圆圈内编号,与决策点一起顺序排列;...
基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究
具体操作流程包括:一是初始化特征集合和数据集合;二是计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵,选择信息增益最大的特征作为当前决策节点;三是更新数据集合和特征集合,即删除上一步使用的特征,并按照特征值来划分不同分支的数据集合;四是重复上述两步骤,若子集值包含单一特征,则为分支叶子节点(www.e993.com)2024年9月15日。因此,决策树算法使用信息...
如何做一个股票自动交易系统的步骤
如何做一个股票自动交易系统的步骤1.数据获取股票自动交易系统需要获取的数据非常丰富,涉及到市场价格、资金流向、基本面报告等多方面信息。这些数据对于制定交易策略和决策分析至关重要。首先,对于股票市场的每只股票,我们需要源源不断地获取其价格信息。这些价格信息包括股票的实时价格、历史价格以及价格趋势分析,...
决策树,10道面试题
答案:剪枝是一种降低决策树复杂度的方法。它包括预剪枝和后剪枝两种。预剪枝是在决策树构建过程中设置停止条件,如树的最大深度、最小叶子节点样本数等。后剪枝则是在决策树构建完成后,通过删除部分子树来降低复杂度。什么是随机森林?答案:随机森林是一种集成学习算法,通过构建多个决策树并组合它们的预测结果。随机...
7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程
随机森林就是基于这个原理,一组单独的决策树形成了集成模型的预测。而Boosting的训练是连续的,单个模型的模型构建过程一个接一个地进行,模型预测的准确性会影响后续模型的训练过程。本文将逐步解释AdaBoost算法究竟是如何做到这一点的。这些模型由弱学习器、深度为1的简单决策树(即所谓的“decisionstumps”,...
《理论与法规》备考资料:决策树法
◆绘制决策树时,自左向右,形成树状,其分枝使用直线,决策点、自然状态点、损益值点,分别使用不同的符合表示。三、步骤①画一个方框作为决策点,并编号;②从决策点向右引出若干条直(折)线,形成方案枝,每条线段代表一个方案,方案名称一般直接标注在线段的上(下)方;...