深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
我们还定义了另一个函数,该函数在二维空间上创建一个网格,并获取训练后的决策树对该网格上每个点的预测。它将预测标签为1(y^=1)的点指定为浅蓝色,将预测标签为0(y^=0)的点指定为橙色。使用这个函数可以在二维图中看到决策树对所有点的预测。defplot_boundary(X,y,clf,lims):gx1,gx2=np.m...
透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
第一部分:决策树的根基——直观理解可视化开场:首先,让我们通过一张简单的流程图来直观感受决策树的工作方式。想象一棵从根部开始分叉的树,每个分叉点代表一个决策(如“年龄大于30吗?”),每个叶子则对应一个分类或预测结果。数学原理揭秘:决策树的构建基于信息增益(InformationGain)或基尼不纯度(GiniImpurity)等...
创世界首例!高分子材料领域连发两篇Nature!研究迎来里程碑式突破!
2.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤,学会使用sklearn等工具库完成任务。4.了解材料数据的特征工程与数据库应用:学习如何表示分子结构与晶体结构,...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个节点表示一个特征的比较条件,每个分支代表一个可能的输出结果。决策树的构建过程是从根节点开始,根据某个特征的比较结果将数据集分成两个子集,然后对每个子集递归地执行这一过程,直到达到终止条件(例如所有样本都属于同一类别或满足其他预定的...
成为自然语言工程师的十个步骤:语言到算法,探索智能交流的世界
机器学习和深度学习是自然语言处理的核心技术。你需要学习机器学习的基本原理、常见的算法和模型,如决策树、支持向量机、神经网络等。深度学习是近年来自然语言处理取得重大突破的关键技术,你需要深入了解深度学习的原理和常用的模型,如卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等。
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
决策树的后剪枝后剪枝是人们普遍关注的决策树剪枝策略,与预剪枝恰好相反,后剪枝的执行步骤是先构造完成完整的决策树,再通过某些条件遍历树进行剪枝,其主要思路是通过删除节点的分支并用叶节点替换,剪去完全成长的树的子树(www.e993.com)2024年9月15日。目前主要应用的后剪枝方法有四种:悲观错误剪枝(PessimisticErrorPruning,PEP),最小错误剪枝...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
监督学习算法通过使用已标记的训练数据(输入和相应的输出)来学习模型。通过建立一个从输入到输出的映射,让模型能够对新的未标记数据进行预测。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、...
基于XGBoost 特征选择方法在业务中的应用
XGBoost算法的基本原理如下:1)初始化一个弱学习器(通常是决策树),并计算该学习器的预测值和损失函数;2)算法计算损失函数对于当前预测值的梯度。梯度可以被理解为损失函数在当前预测值处的斜率,它给出了优化损失函数的方向;3)算法使用新的学习器去预测梯度,而非真实的标签。新的预测值等于原始预测值加上学习...
周翔:司法人工智能对裁判说理的辅助价值和实现路径 | 法学杂志...
最优的解释为全局解释,即提供训练数据所得模型的公式(如线性回归/对数回归等算法)或可视化的流程图(如决策树算法);次优的解释是个案解释,即将个案信息输入模型后映射得到的针对特定个案的解释。一种算法模型能够用全局解释技术的,一般能够获得个案解释(主要是一些简单的机器学习算法),反之则不然(以当下流行的深度学习...
Chat GPT:版本回顾、技术分析与未来方向
常见算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、梯度提升机(GBM)、神经网络等。无监督学习(UnsupervisedLearning)定义:无监督学习处理没有标签的数据。算法的目的是发现数据中的内在结构或模式,例如聚类、降维或异常检测。应用场景:社交网络分析、市场细分、客户行为分析、图像分割等。常见算法...