【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...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法,但主要用于分类。用于分类的决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和边组成,其中结点分为内部结点和叶子结点,内部结点表示一个特征或者属性,叶子结点表示标签(脑回路图中黄色的是内部结点,蓝色的是叶子结点)。优点计算简单,易于理解,可解释性强;比...
范德堡大学欧文管理学院助理教授康茜:人工智能可能催生新的企业...
一种分析方法是将工作分解为不同的任务,并在任务层面进行分析。同一份工作可能包含多种不同的任务,每种任务又需要不同的技能。因此,人工智能更容易取代的任务包括那些需要大量重复性劳动的工作,无论是数据分析还是语言输出等方面。当有足够的历史决策数据作为训练材料时,算法可以迅速学习,并以更高效、成本更低的...
地球上最会赚钱的人,留下了哪些顶级判断力思维? |【经纬低调分享】
一般的方法是避免硬性和快速规则的复杂决策树,并用贝叶斯判断来处理问题。我此前的文章里,谈及了那篇著名的《苦涩的教训》。其中,写到了语音识别的历史,这里面的关键人物还和文艺复兴有交集。“在语音识别领域,20世纪70年代有一个由DARPA(美国国防部研究局——编译者)赞助的早期竞赛。参赛者挖空心思,使用了...
限免访问 | SAE《车辆动力学、稳定性及NVH》期刊论文 | 线控底盘...
图像处理、特征选择和决策树分类对电动汽车动力系统噪声分离的影响分析KatjaFr??hlingsdorf,德国亚琛工业大学02UsinganInerter-BasedSuspensiontoReduceCarbodyFlexibleVibrationandImproveRiding-Comfort利用基于惯性的悬架来减少车身柔性振动,提高乘坐舒适性...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
(2)智能:随着供应链变得越来越复杂和不稳定,决策速度和质量仍然是供应链组织面临的首要内部挑战(www.e993.com)2024年9月15日。这促使企业投资各种技术来改善决策,例如高级分析、机器学习和最近的生成式人工智能(GenAI),这些技术都被认为是重要且具有颠覆性的技术。34%的受访者将提高决策速度、质量和稳健性视为推动新兴/新技术投资的三大目标之一...
备战国赛 | 历数国赛1992-2023年竞赛题目+定位分析! 国一备赛建议
有限元、有限差分法、元胞自动机其他统计方法B题一般为开放性题目,涉及的领域广泛,变化较大,可能会涉及物理题、图论、数据挖掘等,可能会涉及各种机器学习模型,例如决策树、支持向量机、神经网络等;还可能会涉及图论、数理统计、预测、评价等模型。
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。
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。A、风险型B、质量型C、安全型D、获益型正确答案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...
《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...
决策树,10道面试题
答案:剪枝是一种降低决策树复杂度的方法。它包括预剪枝和后剪枝两种。预剪枝是在决策树构建过程中设置停止条件,如树的最大深度、最小叶子节点样本数等。后剪枝则是在决策树构建完成后,通过删除部分子树来降低复杂度。什么是随机森林?答案:随机森林是一种集成学习算法,通过构建多个决策树并组合它们的预测结果。随机...