2024年度福建数据要素应用优秀案例公布

经申报推荐、资格初筛、专家评审、社会公示等环节,评选出20个2024年度全省数据要素应用优秀案例,涵盖金融服务、工业制造、商贸流通、交通运输、文化旅游、医疗健康、城市治理、现代农业、绿色低碳等9个领域,有力展示了有关单位促进数据要素开发利用、流通交易的经验做法,更好发挥数据要素乘数效应,赋能经济社会发展。1.基...

2024年经济师《中级经济基础》真题解析答案(第一批)

参考解析选项是A:支持向量机、B:随机森林和C:决策树。参考解析国债的政策功能包括弥补财政赤字(选项A)、筹集建设资金(选项E)、调控宏观经济、调节货币供应量和利率(选项B)。选项A错误,标准分数…

福建评选出2024年度全省数据要素应用优秀案例 共20个

6、数据要素驱动的金融行业尽调优化解决方案。为解决金融行业传统尽调流程存在信息获取难度大、耗时长、难以挖掘数据价值等痛点,基于大数据、AI等技术手段,研发智慧天探系统。系统对海量数据要素进行深度加工,挖掘企业及个人风险相关的高价值信息,实现立体式客户洞察以及风险聚焦,大幅提升尽职调查效率,提升授信审批效率,强化服...

量化旗谈:人生优化与机器学习 | 金言洞见

择业的时候,你需要考虑的因素很多:薪资待遇、福利关怀、工作地点、通勤时间、职业发展……那么,你就可以根据这些因素对你的重要程度,设置不同的根节点和叶节点,将一个复杂因素的问题转化成多层的简单二叉树问题。这种分层简化、捋清问题的结构化思维,其实就可以类比机器学习中非常常用的决策树算法——根据不同特征...

梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论

符号主义学派倡导通过符号和逻辑模拟人的心智,建立基于“规则”的机器学习,如决策树、随机森林和关联规则学习等。只是由于不能充分地将具体事物进行形式化,以及“NP完全问题”的存在,符号主义现已暂时沉寂,被基于数据统计的机器学习所取代,如支持向量机、浅层次神经网络和贝叶斯分类器等。行为主义则以维纳为主要代表,...

策略产品经理:模型训练常知的六种算法

基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合(www.e993.com)2024年11月28日。2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。3.父节点与子节点:被分割成子节点的节点被称为子节点的父节点。决策树种类:①分类树②回归树...

新书|《机器学习与经济大数据分析:基于Python实现》

·将机器学习建模思想分散融入各类算法模型中。例如,将“模型拟合”融入线性回归,将“模型评估”融入逻辑回归,将“核函数”融入支持向量机,将“集成学习”决策树……帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想,有效提高学习效率。·注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型,先以一个简...

香港战疫的目标、决策树,及deep-state和黄营思维

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?△(先放一个图,但我们在后面才会讨论这个图)...

09思维模型:决策树—让选择回归理性

1、决策树其实多应用于企业经营管理中,有专业软件和算法,非常复杂,属于机器学习的工具;2、我们取其精华,应用到个人的生活、工作中,辅助我们做一些重大的决策;3、决策树的思维模型相当科学、相当客观、相当理性,在下面的分享中会一一举例阐述。二、决策树的四要素...

数据挖掘的三大要素

而像什么K-Means,KNearestNeighbor,或是别的什么贝叶斯、回归、决策树、随机森林等这些玩法,都很成熟了,而且又不是人工智能,说白了,这些算法在机器学习和数据挖掘中,似乎就像QuickSort之类的算法在软件设计中基本没什么技术含量。当然,我不是说算法不重要,我只想说这些算法在整个数据处理中是最不重要的。