AI产品经理必知的100个专业术语

每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或输出值。16、随机森林(RandomForest)随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习模型...

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

首先,你有一个明确的要达成的目标并且你知道它一定能成。其次,大作业一般都有具体步骤和checkpoints,这相当于给了你一个进度条。你可别小看了这个进度条的作用,它让你时时刻刻都知道自己在项目进度中处于什么位置,离终点还有多远。所以,做大作业和做科研完全是两种心态。这其实是一个直博生从本科过渡到博士最大...

【中国CDC】突发事件公共卫生风险评估技术方案(试行)

(一)具体操作步骤1.确定评估目标,可以是特定危险因素或特定事件。2.确定该因素或事件的最直接的影响因素(环节)。3.确定对直接影响因素发挥作用的直接或间接因素(环节),并逐步展开为多层结构。4.确定该事件或因素的控制能力和政府公众的可接受性,充分考虑其他不确定因素对评估目标的影响。5.画出逻辑流程图。

OpenAI o1如何延续Scaling Law

当然还有一种更优雅、泛化能力更好的方法,就是在拆解步骤的层面也训练一个模型,用模型来筛选思维链。现在都是猜测,我觉得o1训练时,应该是加入了思维链层面的这种合成数据,但在inference时,有可能这个思维链还是规则系统,不是一个模型。如果是一个稍微复杂一点的规则系统,沿着决策树,会试探再回退——如果往...

CTS 摘要解读:间接治疗比较结果显示,度普利尤单抗在中国哮喘患者...

全球哮喘防治创议(GINA)中对于重度哮喘的评估和生物制剂的选择,是基于多个步骤构成的重度哮喘决策树,但决策树最终在医生面前呈现为多选一的模式,在这样的选择模式下,同一个患者可能符合多种生物制剂的使用条件,这可能为临床医生造成一定的选择障碍[1,2]。为了提高重度哮喘的治疗决策效率,为患者选择更适合的生物制剂,比...

消费者行为洞察:制定个性化营销策略的关键

数据收集是制定个性化营销策略的第一步(www.e993.com)2024年10月31日。这包括收集客户的购物历史、浏览记录、评价反馈、社交媒体活动等数据。利用数据挖掘技术，如决策树、聚类分析、关联规则等，对这些数据进行分析，可以揭示客户的喜好、需求以及购买行为模式。以下是对数据收集与分析的详细阐述：1、数据收集（1）数据来源（1.1）内部数据：企业...

怎么建立量化交易模型

根据交易策略选择合适的机器学习模型,如线性回归、决策树、支持向量机或神经网络。使用历史数据训练模型,并通过交叉验证等方法评估模型的性能。调整模型参数以优化预测准确性。5.回测回测是使用历史数据评估模型性能的过程。通过模拟交易,计算模型的收益率、最大回撤和夏普比率等关键指标。回测结果应谨慎解读,避免过度...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。无监督学习算法无监督学习算法则需要在没有明确标签的情况下从数据中学习结构和模式。这类算法主要用于聚类、降维和关联规则挖掘等任务。比如,K均值聚类、主成分分析(PCA)和关联规则挖掘都是常见的无监督学习算法。

监理《理论与法规》:决策树法步骤

监理《理论与法规》:决策树法步骤①画一个方框作为决策点,并编号;②从决策点向右引出若干条直(折)线,形成方案枝,每条线段代表一个方案,方案名称一般直接标注在线段的上(下)方;③每个方案枝末端画一个圆圈,代表自然状态点。圆圈内编号,与决策点一起顺序排列;...

10个用于可解释AI的Python库

在实践中,XAI可以通过多种方法实现,例如使用特征重要性度量、可视化技术,或者通过构建本质上可解释的模型,例如决策树或线性回归模型。方法的选择取决于所解决问题的类型和所需的可解释性水平。AI系统被用于越来越多的应用程序,包括医疗保健、金融和刑事司法,在这些应用程序中,AI对人们生活的潜在影响很大,并且了解...