2024年度福建数据要素应用优秀案例公布

经申报推荐、资格初筛、专家评审、社会公示等环节,评选出20个2024年度全省数据要素应用优秀案例,涵盖金融服务、工业制造、商贸流通、交通运输、文化旅游、医疗健康、城市治理、现代农业、绿色低碳等9个领域,有力展示了有关单位促进数据要素开发利用、流通交易的经验做法,更好发挥数据要素乘数效应,赋能经济社会发展。1.基...

福建评选出2024年度全省数据要素应用优秀案例 共20个

此次评选出的案例涵盖金融服务、工业制造、商贸流通、交通运输、文化旅游、医疗健康、城市治理、现代农业、绿色低碳等9个领域,有力展示了有关单位促进数据要素开发利用、流通交易的经验做法,更好发挥数据要素乘数效应,赋能经济社会发展。这20个案例分别是:1、基于政银共融的数智金融创新——“泉数贷”。依托泉州市公...

量化旗谈:人生优化与机器学习 | 金言洞见

择业的时候,你需要考虑的因素很多:薪资待遇、福利关怀、工作地点、通勤时间、职业发展……那么,你就可以根据这些因素对你的重要程度,设置不同的根节点和叶节点,将一个复杂因素的问题转化成多层的简单二叉树问题。这种分层简化、捋清问题的结构化思维,其实就可以类比机器学习中非常常用的决策树算法——根据不同特征...

策略产品经理:模型训练常知的六种算法

基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。3.父节点与子节点:被分割成子节点的节点被称为子节点的父节点。决策树种类:①分类树②回归树决策树效果评估:选择哪些特征组合构建效果最好呢?

影响人工智能应用落地的要素有哪些?

人工智能应用落地的五大决定性要素分别是应用、模型、数据、算法和算力,其中数据、算法和算力三大要素经常被提到,但在对于人工智能落地应用而言,应用和模型是必不可少的两个要素。应用即应用场景,是需要人工智能解决的具体问题。人工智能应用落地首先要明确的就是具体应用场景,如银行风控的场景、零售营销的场景、工业质...

一文通俗讲透决策树模型

从上述例子,我们可以将树模型的学习可以归到经典机器学习的4个要素:2.0已知(标签)的数据2.1树模型的结构(分段函数结构:特征划分+决策结果)2.2学习目标2.3优化算法树模型通过结合这几个要素,更快更好地划分特征空间,得出比较准确的决策(www.e993.com)2024年11月28日。如下对这几个要素具体解析。

香港战疫的目标、决策树,及deep-state和黄营思维

8.到底如何进行“可持续”的“动态清零”?总结中国防疫体系的优势特征9.香港的中期目标:防疫模式的“决策树”10.回到★选择一:香港到底能不能复制中国内地的模式?11.如果“共存”的代价很大,香港黄营会不会感激内地驰援、认可内地的模式?12.香港的远期目标:到底能不能与内地的体制融合?

09思维模型:决策树—让选择回归理性

1、决策树其实多应用于企业经营管理中,有专业软件和算法,非常复杂,属于机器学习的工具;2、我们取其精华,应用到个人的生活、工作中,辅助我们做一些重大的决策;3、决策树的思维模型相当科学、相当客观、相当理性,在下面的分享中会一一举例阐述。二、决策树的四要素...

数据挖掘的三大要素

最没技术含量的是SoftwareDeveloper。现在国内很多玩数据的都以为算法最重要,并且,很多技术人员都在研究机器学习的算法。错了,最重要的是上面两个人,一个是苦逼地洗数据的DataAnalyzer,另一个是真正懂得数据建模的Scientist!而像什么K-Means,KNearestNeighbor,或是别的什么贝叶斯、回归、决策树、随机森林等这些玩...

决策树分析,让你的风险应对更专业

1、决策树的要素与结构决策树分析的要素包括决策点(决策的出发点,可以有多个层级的决策点)、方案枝(决策的若干备选方案)、结点(每个方案枝在各种自然状态下的收益结果)、概率枝(每种自然状态对应的发生概率)及结果点组成。由决策点出发,从左到右根据需要决策的问题、可供选择的各种方案、各种方案的自然状态展现出...