【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
1.考虑到l2数据集中使用的人工因子主要是基于大单构建的而小单和盘口数据所蕴含的信息量也十分巨大,因此本文将构建一些基于小单和盘口的因子以对l2数据集进行补充,从而使得l2数据集反映的日内信息更加充分从而给全模型带来增量。2.考虑到因子单元动态加权使用的是决策树模型,相较于神经网络,决策树优点在于泛化能力较...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
(3)递归构建:构建决策树是一个不断重复的过程,就像我们小时候玩的“套娃”一样,一个里面套一个。在决策树中,我们从根节点开始,不断地把数据集分成更小的部分,直到满足某个停止条件(比如不能再分或者分出来的部分已经足够小了)。(4)剪枝:有时候,为了让决策树更加简单、更加准确,我们需要去掉一些不必要的“...
黄仁勋小扎首次公开对话 聊了大模型开源那些事儿 还互送夹克表情谊
对于与Llama合作的AI以及我们在AR和虚拟现实方面所做的工作,基本上,我们正在将我们为混合现实构建的地平线操作系统变成一个开放的操作系统,以感知Android或Windows的类型,并基本上使其成为这样,但我们将继续为了能够与许多不同的硬件公司合作制造各种不同类型的设备,我们基本上只是想将生态系统恢复到开放的水平。我非...
《穷查理宝典》:让我受用一生的思维方式
复利原理、排列组合原理、费马帕斯卡系统、决策树理论、会计学、复式簿记、质量控制理论、后备系统、断裂点理论、理解质量概念、误判心理学、微观经济学、规模优势理论。这些模型中重要的例子还包括工程学的冗余备份模型、数学的复利模型、物理学和化学的临界点、倾覆力矩、自我催化模型、生物学的现代达尔文综合模型以及心理...
妇女节特刊 | 上海交大吴梦玥:用言语智能技术,为精神疾病开出第一...
为此,吴梦玥带领研究团队构建了全球第一个符合临床标准的开源抑郁症问诊对话数据集。首先是通过在精神卫生中心与医生和患者进行长时间的深度沟通,沉淀问诊流程与对话要点,进而将相关内容整理成决策树结构的对话流程,并与专业医生共同反复推敲调整。其次还通过角色扮演的形式,进行了医患对话的模拟,最终请专业医生对所获得的...
他!荣登Nature顶刊,这项领域最具影响力的顶尖文章出现!
利用机器学习算法训练数据集来构建模型,以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等材料性能,大大推动了机器学习在材料科学领域的发展,并且已经取得重要突破(www.e993.com)2024年9月20日。关于机器学习在材料中应用的论文数量也是逐年增长,机器学习在材料科学的应用研究文章近年来多次发表在Nature、Science、Angew、Advanced...
...网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附数据代码
神经网络进行股价预测,通过构建特殊的交易策略在复杂的市场环境中(如黄金和比特币市场)进行投资交易,并结合深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、循环卷积神经网络(RCNN)以及决策树、SVM、回归等多种机器学习方法在金融交易中的深入探索的实例代码和数据,不仅为金融交易提供了新的思路,而且有望构建出更高效、更智能...
机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
ID3和5算法均只适合在小规模数据集上使用。ID3和5算法都是单变量决策树当属性值取值比较多的时候,最好考虑C4.5算法,ID3得出的效果会比较差决策树分类一般情况只适合小数据量的情况(数据可以放内存)CART算法是三种算法中最常用的一种决策树构建算法(sklearn中仅支持CART)。
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
现在我们已经有了数据,那么我们该如何构建一颗决策树呢?在构建一颗决策树的时候我们需要解决的问题有三个:根结点放置哪个条件属性;下面的结点放置哪个属性;什么时候停止树的生长。为了解决上面三个问题,我们需要引入一些概念。第一个引入的概念叫信息熵,英文名为Entropy。在TomMitchell的书中是这样解释信...
入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现
现在我们继续为巧克力数据集构建决策树。代码和数据地址:httpsgithub/ishansharma/decision_trees_tutorial/创建新文件夹。从GitHub下载data.csv(httpsgithub/ishansharma/decision_trees_tutorial/blob/master/data.csv)。你可能需要安装Scipy、Scikit-Learn和Pandas,如果没有安装的话。我推...