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
决策树最顶端的节点称为根节点,它是决策树的起点。根节点连接着两个位于较低层级的节点。这两个节点称为根节点的子节点,即左子节点和右子节点。这些节点也各自拥有两个子节点。最底层没有子节点的节点称为树的叶子节点。一个节点的深度是指从该节点到树根节点的边的数量。决策树的最大深度是其最深叶子的深度。
透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
梯度提升概述:如果说决策树是单独作战的勇士,那么梯度提升就是一群勇士携手并进的军团。它通过迭代地构建多个弱学习器(通常是决策树),并将它们的预测结果以某种方式组合起来,以达到强学习的效果。数学原理深入:梯度提升的核心在于利用损失函数的梯度信息来指导每个弱学习器的训练。在每次迭代中,都会针对当前模型预测的...
人工智能教与学| 三本通俗易懂的人工智能原理与教学书籍推荐
本书介绍了人工智能的基本原理和开源硬件的工作原理,以及两者在项目中的应用可能性。书中深入探讨了几种经典的人工智能算法,包括回归算法、贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法和神经网络算法等。软件部分使用Mind+图形化编程软件和Python编程语言,硬件部分使用行空板作为主控器,配合开源硬件模块,结合实例和项目,让学...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
剪枝操作可以降低决策树的复杂性,提升模型的泛化能力,基本原理就是判断把某节点去掉之后,模型准确度是否大幅下降,如果没有下降,就可以剪掉这个节点。比如优化后的决策树,把是否是动物节点去掉后,并不影响模型的准确度,那就可以对其做剪枝处理,从而得到新的决策树。四、应用场景决策树的可解释性非常高,可以很容易...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
本文介绍了决策树剪枝的原理。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。
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树是一种监督学习算法,它通过构建树状结构来预测分类或回归问题(www.e993.com)2024年9月15日。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构,每个内部节点表示一个特征的比较,每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个...
创世界首例!高分子材料领域连发两篇Nature!研究迎来里程碑式突破!
2.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤,学会使用sklearn等工具库完成任务。4.了解材料数据的特征工程与数据库应用:学习如何表示分子结构与晶体结构...
北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲
(一)机器学习基础算法:(1)贝叶斯(Bayesian)学习以及相关算法;(2)Q学习基本概念;(3)归纳学习-决策树构建算法。掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术,掌握Q学习的基本方法;掌握VC维的定义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesia...
AI通识教育:可能是我们领先于世界AI的关键
在大学开展人工智能通识教育的优势在于,大学生这一阶段的学习能力和理解能力正值人生的巅峰状态,他们具备较强的逻辑推理能力和抽象思维能力,对于吸收和消化复杂的理论知识及技术原理具有得天独厚的优势。特别是对于已有计算机科学基础的学生来说,通过通识教育的方式接触到人工智能领域,不仅能够拓宽原有的知识结构,还能在...
关于当前涉人工智能几个法律问题的思考
逻辑决策树的决策过程是确定的,因此从理论上讲,每一步决策都可以追溯到人工智能研发设计者事先所作的决策。目前,符号型人工智能的典型代表包括专家系统、知识图谱、知识工程以及数据库等,具体的应用领域包括互联网广告行业的计算广告、搜索平台的点击率预估、金融行业的风险控制等。