AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

ID3算法是决策树算法的鼻祖,它采用信息增益来选择最佳划分属性;C4.5算法是ID3算法的改进版,它采用信息增益率来选择最佳划分属性,同时采用剪枝策略来提高决策树的泛化能力;CART算法则是分类和回归树的简称,它采用基尼指数来选择最佳划分属性,并能够处理连续属性和有序属性。以下是使用Python中的Scikit-learn库实现CART算...

大模型在华为推荐场景中的探索和应用

但是,经过微调后的大模型(红色线)能够更好地理解用户行为序列长度增加带来的额外信息增益。这表明,一方面,我们的方法能够缓解大模型在长序列理解上的困难;另一方面,通过这种方式拉长用户行为序列,能够带来进一步的信息增益。LLM个性化参数微调方法虽然增加序列长度和样本数量可以提升模型的预测效果,但这些操作可能会降低...

AI产品经理必知的100个专业术语

81、信息熵(InformationEntropy)信息熵是度量不确定性或信息含量的单位,常用于信息论和统计学中。82、贝叶斯定理(Bayes'Theorem)贝叶斯定理描述了条件概率的关系,是贝叶斯统计的基础。83、信息增益(InformationGain)信息增益是用于特征选择的度量标准,表示特征对分类的贡献程度。84、马尔可夫决策过程(MarkovDe...

机器学习之决策树算法

J.R.Quinlan针对ID3算法的不足设计了C4.5算法,引入信息增益率的概念。它克服了ID3算法无法处理属性缺失和连续属性的问题,并且引入了优化决策树的剪枝方法,使算法更高效,适用性更强。处理问题类型:多分类结构:多叉树结构计算指标:信息增益特点:可以处理缺失值,连续值,可以剪枝,避免过拟合同样介绍一下信息增益...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

不同的决策树算法,所谓的“信息熵指标”也不一样,比如ID3算法使用的是信息增益,C4.5算法使用的是信息增益率,目前使用较多的CART算法使用的是Gini系数,这里不再赘述,感兴趣的话可以自己查一下相关资料。上图的决策树,根据“信息熵指标”优化后的结果如下:...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征(只要是使用了信息增益,都有这个缺点,如RF)(www.e993.com)2024年11月7日。七、K-Means聚类K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法...

北京航空航天大学2025研究生初试科目《842人工智能基础综合》考试...

掌握信息增益的概念,以及在构建决策树时的物理含义。(二)统计学习分类器:(1)支持向量机;(2)Adaboost算法;(3)子空间学习与稀疏表示。理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理,弱分类...

港大马毅:现在大模型的「知识」,不等同于「智能」

学习实际上是增大我们对世界的信息理解和获取能力,学术里把它叫做「信息增益」(InformationGain)。这是一个非常客观的量,体现你获取的外部知识在内在大脑的表达中信息的增益性有多大。如果你去优化这个问题,神经网络就在优化这个量,你可以用目标函数从这个优化算法里推导出来。这样你就可以实现必要的知识,把冗余的东...

常见机器学习算法背后的数学

在该算法中,我们根据最有效地划分数据集的属性,将数据集划分为两个或多个同构集。选择将分割数据集的属性的方法之一是计算熵和信息增益。熵反映了变量中杂质的数量。信息增益是父节点的熵减去子节点的熵之和。选择提供最大信息增益的属性进行分割。我们也可以使用基尼指数作为杂质标准来分割数据集。为了防止过度分裂,...

了解AI背后的引擎,4个技术爱好者应该知道的机器学习算法

根据您对朋友问题的是/否回答,您的朋友沿着树下的路径到达终点。对于真实数据集,决策树可能深达数十层。决策树在分类方面非常强大。在数据集中,算法尝试通过将最有区别的特征放在顶部来构造树。最具特色的功能是提供最多信息的最佳功能。一个功能的"好"程度可以通过其信息增益来衡量,也可以通过仅基于该功能...