物理学中的机器学习:从数据到发现的新范式

机器学习算法在处理这些数据方面发挥了巨大作用,如果单凭人工分析,这些数据几乎无法处理。神经网络和决策树等技术可以帮助分类粒子碰撞事件、识别稀有粒子以及估算诸如希格斯玻色子等难以捉摸的粒子的特性。例如,卷积神经网络(CNN)是一种受视觉皮层启发的机器学习模型,广泛用于图像分类任务中,以识别对撞实验中的粒子轨迹。...

量化策略:决策树模型在有色板块仓单数据中的应用

逻辑：针对有色板块中铜、铝、铅、锌、镍、锡六个品种，使用决策树模型进行分箱，得到各品种仓单变化的临界值，当仓单变化大于临界值时，做多该品种，当仓单变化小于临界值时，不持有该品种合约。其中我们将2023年之前的数据作为训练集，2023年及之后的数据作为训练集。二分箱结果从分箱结果来看，针对所有有色品...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN(K-最近邻居)分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户|附数据代码最近我们被客户要求撰写关于银行拉新活动的研究报告,包括一些图形和统计输出。项目背景:银行的主要盈利业务靠的是贷款,这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户(存款人)。银行拥有不断增长的客户该银行希望增...

千万IP创科普丨深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的...

过拟合发生在机器学习模型变得过于复杂,开始学习训练数据的噪声时,它将无法很好地推广到新的未见数据。过拟合发生在决策树的决策边界变得比原始数据集的实际边界复杂得多时。这里有一个例子。假设我们有一个噪声数据集,其中不同标签的数据点之间的边界是一条直线。np.random.seed(1)n=550X1=np.random....

CMAC发布|复星医药郑涧飞:期中分析的IDMC流程与关键数据

2.期中分析决策树包括两种情况,即达到或没有达到有效性界值。具体见图1和图2。图1图23.期中分析关键工作流程我们做了一个表格,具体见图3。第一列是涉及到的参与人员,第一行是根据时间顺序列出的具体工作内容,依次是准备工作、生成非盲TFL、IDMC建议、申办方决议、NDA工作。

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

-分类是一种监督学习方法,用于将数据点按照类别进行标记或分组(www.e993.com)2024年11月10日。比如,电子邮件过滤器将邮件分为“正常邮件”和“垃圾邮件”。19.回归Regression-回归是监督学习中的一种方法,用于预测连续数值的输出,如房价预测。20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值...

【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!

Grubbs’Test为一种假设检验的方法,常被用来检验服从正态分布的单变量数据集(univariatedataset)Y中的单个异常值。若有异常值,则其必为数据集中的最大值或最小值。原假设与备择假设如下:H0:数据集中没有异常值H1:数据集中有一个异常值使用Grubbs测试需要总体是正态分布的。算法流程:...

从业务视角解析人工智能机器学习领域经典算法和使用场景

在上一篇机器学习的流程中写道每个机器学习任务都要经过特征提取,随机森林在每个决策树构建的过程中的”随机”体现在两个关键方面:一是在每个树模型的训练过程中,从原始训练数据中随机选择一部分数据点,即通过自助采样形成不同的数据子集;二是在每个树的每个分裂节点上,并不是考虑所有可能的特征,而是随机选择一部分...

钉钉杯大数据竞赛中那些数据集到底有什么用?

使用非线性模型,比如核SVM、决策树、深度学习等模型;(4)调整模型的容量(capacity),通俗地,模型的容量是指其拟合各种函数的能力;容量低的模型可能很难拟合训练集。怎么解决过拟合?(重点)(1)获取和使用更多的数据(数据集增强)——解决过拟合的根本性方法...

11个机器学习的高级可视化图表

SilhouetteCurve是一种有力的工具,用于帮助选择最佳的聚类数,以确保聚类模型能够有效地捕获数据的内在结构和模式。在有很多簇时,肘部曲线通常是无效的。SilhouetteCurve是一个更好的选择。9、Gini-ImpurityandEntropyGiniImpurity(基尼不纯度)和Entropy(熵)是两种常用于决策树和随机森林等机器学习算法中的指标,...