透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
本文将借助可视化的力量,带你深入这两大算法的腹地,揭示它们背后的数学原理,让即便是初学者也能感受到其魅力所在。第一部分:决策树的根基——直观理解可视化开场:首先,让我们通过一张简单的流程图来直观感受决策树的工作方式。想象一棵从根部开始分叉的树,每个分叉点代表一个决策(如“年龄大于30吗?”),每个叶子...
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
我们还定义了另一个函数,该函数在二维空间上创建一个网格,并获取训练后的决策树对该网格上每个点的预测。它将预测标签为1(y^=1)的点指定为浅蓝色,将预测标签为0(y^=0)的点指定为橙色。使用这个函数可以在二维图中看到决策树对所有点的预测。defplot_boundary(X,y,clf,lims):gx1,gx2=np.m...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
如上图所示,决策树(DecisionTree)就是一种树形结构的算法,每个节点对应了算法的一个特征(是否会飞等),节点上的每一个分支(会飞、不会飞)对应了特征的不同种类,最后绿色的叶子节点对应了最终决策结果(是否鸟类)。有了这个决策树之后,再有新的数据进来,沿着决策树自上而下的走一圈,就能得到决策结果,而且决策...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
剪枝(pruning)算法的基本思路为剪去决策树模型中的一些子树或者叶结点,并将其上层的根结点作为新的叶结点,从而减少了叶结点甚至减少了层数,降低了决策树复杂度。从基本策略上讲,决策树的剪枝分为预剪枝和后剪枝,下边将分别介绍这两种剪枝策略。二决策树损失函数决策树的剪枝往往通过最小化决策树整体的损失函数实...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
三、决策树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。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...
智能座舱算法基础之语音识别篇
因此,严格意义上的三音子精细建模不太现实,往往通过状态绑定策略来减小建模单元数目,典型的绑定方法有模型绑定、决策树聚下面将着重介绍三类声学模型,包括基于GMM-HMM的声学模型、基于DNN-HMM的声学模型以及端到端模型(www.e993.com)2024年8月31日。1)基于GMM-HMM的声学模型HMM是一种统计分析模型,它是在马尔可夫链的基础上发展起来的,用来描述...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
信息增益是决策树算法中常用的划分准则,它衡量了一个特征对于分类结果的重要性。在预剪枝中,可以设置一个阈值,当某个特征的信息增益小于该阈值时,停止划分该节点,将该节点设为叶子节点。2.基于基尼指数的预剪枝基尼指数是另一种常用的划分准则,它衡量了一个特征的纯度。与信息增益类似,可以设置一个阈值,当某...
【SCI翻译】 智能机器人在ICU的应用
强化学习是机器学习的第三种方式,在序列决策中特别有用。当应用该算法时,每一个算法都会有奖励或惩罚,在一个实验游戏中,这使得在不确定的环境中解决一个复杂的问题成为可能。机器学习在重症监护中的例子在ICU电子病历越来越普遍,促进了数据科学和机器学习在ICU环境中的传播。来自监测仪的血流动力学数据,来自输液泵...
2D头像生成3D虚拟人开视频会,谷歌新作让人难绷
语音驱动的布局转换算法为了解决DC2(提供超越简单复制现实世界聚会的语音驱动辅助)和DC3(重现面对面互动的视觉线索),研究者开发了一个决策树算法。该算法根据正在进行的对话调整渲染场景的布局和化身的行为,允许用户通过接收自动视觉辅助来跟随这些对话,从而不需要在DC4(最小化认知负荷)上额外浪费精力。
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
心理人工智能,例如快速节俭决策树,可以增强和完善人类决策。在每个案例中,专家的知识都可以转化为算法。与许多更复杂的算法不同,心理人工智能是公开透明的,情况发生变化时,允许用户理解和适应算法。在不确定的情况下,人类的判断力和透明度都是必不可少的。就银行而言,没有空间估算数百万个风险的透明算法,可以帮助当局...