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)。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...

品誉咨询——决策思维:管理者的底层逻辑

在决策过程中,我们注重数据的分析和处理,以及严谨的逻辑推理,以确保最终的决策是合理、科学、有效的。(一)决策树方法以树形图来辅助进行各方案期望收益的计算和比较。(二)机会评价框架创新和创业项目中决策最常见的方法,评价对象具有创造性的机会。蒂蒙斯教授认为创业者应该从行业和市场、经济因素、收获条件、...

3种常见的集成学习决策树算法及原理

RF算法由很多决策树组成,每一棵决策树之间没有关联。建立完森林后,当有新样本进入时,每棵决策树都会分别进行判断,然后基于投票法给出分类结果。3.1思想RandomForest(随机森林)是Bagging的扩展变体,它在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择,因此可以...

决策树分析法是适用于( )决策分析的一种简便易行的实用方法。

正确答案A答案解析本题考查的是建设工程监理投标工作内容决策树法的适用范围。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,其特点是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。参见教材P77。

建设工程监理投标中,用决策树法进行投标决策时,其决策过程包括( )。

B、计算事件的概率C、计算期望值D、确定决策方案E、计算均方差正确答案ACD答案解析本题考查的是建设工程监理投标工作内容。用决策树法分析,其决策过程包括:(1)先根据已知情况绘出决策树;(2)计算期望值;(3)确定决策方案。参见教材P74。

决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?

聚类算法是指对一组目标进行分类,属于同一组(亦即一个类,cluster)的目标被划分在一组中,与其他组目标相比,同一组目标更加彼此相似(在某种意义上)(www.e993.com)2024年11月7日。例子:K-均值(k-Means)k-Medians算法ExpectationMaximi封层ation(EM)附加题、最大期望算法(EM)...

剑指LightGBM和XGboost!斯坦福发表NGBoost算法

评分规则采用预测的概率分布和对目标特征的观察来对预测结果进行评分,真实的结果分布期望值得到最好的分数。该算法使用最大似然估计(MLE)或CRPS(连续排序概率得分)。我们刚刚介绍了NGBoost的基本概念。我建议你阅读原稿以便进一步理解(用数学符号更容易理解算法)。

样条曲线分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值|附...

一只股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系,当市场变动1%时,我们期望股票会发生多少百分比的变动(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。市场,是一个有点模糊的概念,像往常一样,我们使用标准普尔500指数进行近似计算。上述关系(以下简称β)对交易和风险管理的许多方面是不利的。已经确定的是,波动率对于上涨...

MVP方法:如何借助决策树分析做产品决策?

最后比较决策点1的情况。由于点③(719万元)与点②(680万元)相比,点③的期望利润值较大,因此取点③而舍点②。这样,相比之下,建设大工厂的方案不是最优方案,合理的策略应采用前3年建小工厂,如销路好,后7年进行扩建的方案。决策树法作为一种决策技术,已被广泛地应用于企业的投资决策之中,它是随机决策模型中...

《科学大家》| 算法的进化:机器会引发战争吗?

算法在用户浏览影片库的行为过程中拾取关键特征值,如浪漫爱情喜剧、科幻片,或者是某位演员、某位导演的作品。但是,这种方法并不理想。首先,非常耗时;其次,分类的过程存在不客观因素,计算机最终学会的是已知的知识,而不能发现新的潜在趋势,从而导致计算机形成拟人态的思维定式。从最原始的数据中学习并发现模式是训练算法...