新疆和田玉籽料等级详解:顶级作品欣赏与结构特征分析
决策树算法易于理解和解释,可以可视化地展示出来,可以帮助人们快速了解模型的黄玉决策过程;决策树算法不需要数据进行预处理,可以支持数值和离散值,可以处理多分类问题。缺点:决策树算法容易过拟合,当决策树层数较深时,会出现决策树的碧玉规模过大和泛化性能较差的墨玉问题,需要进行剪枝等优化处理。2.朴素贝叶斯算法...
华夏基金宋洋:系统化、可持续、多资产的绝对收益投资|债券|资产...
她的决策工具包含主观决策和量化决策,她的投资工具包含权益策略、转债策略、衍生品策略,她的研究工具包含资产配置研究工具、宏观策略研究工具、量化研究工具和衍生品研究工具。她的投资工具呈现为投资策略的形式,量化是帮助她表达观点的过程,投资逻辑用数据验证想法、表达想法。她有一个丰富的策略工具箱,在不同的市场环境...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)-SVM是监督学习中的一种算法,用于分类和回归问题。它通过找到数据点间的最优...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
一个子簇包含所有小于或等于分裂点的数据点,另一个子簇包含所有大于分裂点的数据点。4)迭代:重复步骤(2)和(3),直到满足停止条件。停止条件可以是达到预设的迭代次数、簇的大小小于某个阈值,或者簇的分裂不再产生显著的改进等。5)形成簇树:迭代结束后,DIANA生成一个层次树,也就是簇的层次结构,称为簇树。
【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
单变量特征选择方法独立的衡量每个特征与响应变量之间的关系,另一种主流的特征选择方法是基于机器学习模型的方法。有些机器学习方法本身就具有对特征进行打分的机制,或者很容易将其运用到特征选择任务中,例如回归模型,SVM,决策树,随机森林等等。说句题外话,这种方法好像在一些地方叫做wrapper类型,大概意思是说,特征排序模型...
浅谈银行贷前风控建模--农村金融--中国经济新闻网
逻辑回归、决策树和随机森林是常用的贷前风控建模方法(www.e993.com)2024年9月15日。逻辑回归适用于特征维度较少的情况,具有简单和解释性强的特点。决策树可以处理非线性关系,但容易过拟合,需要引入剪枝等方法进行改进。随机森林是一种集成学习方法,具有较高的准确率和鲁棒性,适用于处理高维度、大规模的数据。
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
人工智能与机器学习:机器学习是人工智能的一个子领域,是指让系统或设备通过数据的学习和分析,来自动地改进其性能和效果的方法和技术,如神经网络,支持向量机,决策树等。人工智能与深度学习:深度学习是机器学习的一个子领域,是指使用多层的神经网络,来对数据进行复杂的非线性变换和抽象,从而学习到数据的高层次的特征...
【建议收藏】PMP考试知识点总结|跟踪|委员会|项目管理_网易订阅
1、项目的定义和特点项目是为创造独特的产品、服务或成果而进行的临时性工作。临时性:项目有明确的起点和终点。临时性并不一定意味着持续时间短。独特性:每个项目都会创造独特的产品、服务或成果。渐进明细性:随着信息越来越详细和估算越来越准确,而持续改进和细化计划。它使项目管理团队能随项目的进展而进行更加深入...
《理论与法规》备考资料:决策树法
1.决策树分析法是适用于风险型决策分析的一种简便易行的实用方法。2.特点:用一种树状图表示决策过程,通过事件出现的概率和损益期望值的计算比较,帮助决策者对行动方案作出抉择。3.当工程监理单位不考虑竞争对手的情况(投标时往往事先不知道参与投标的竞争对手),仅根据自身实力决定某些工程是否投标及如何报价时,则...
香港战疫的目标、决策树,及deep-state和黄营思维
8.到底如何进行“可持续”的“动态清零”?总结中国防疫体系的优势特征9.香港的中期目标:防疫模式的“决策树”10.回到★选择一:香港到底能不能复制中国内地的模式?11.如果“共存”的代价很大,香港黄营会不会感激内地驰援、认可内地的模式?12.香港的远期目标:到底能不能与内地的体制融合?