一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
一、回归算法回归算法是一种用于预测数值型数据的机器学习算法,通过找到输入变量与输出变量之间的关系来预测结果。线性回归是最基础的回归算法,而支持向量回归则能够处理高维数据。在应用上,回归算法常用于金融预测、股票市场分析等领域。二、聚类算法聚类算法是一种将数据按照相似性进行分类的机器学习算法。常见的聚类算...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法,但主要用于分类。用于分类的决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和边组成,其中结点分为内部结点和叶子结点,内部结点表示一个特征或者属性,叶子结点表示标签(脑回路图中黄色的是内部结点,蓝色的是叶子结点)。优点计算简单,易于理解,可解释性强;比...
地球上最会赚钱的人,留下了哪些顶级判断力思维? |【经纬低调分享】
一般的方法是避免硬性和快速规则的复杂决策树,并用贝叶斯判断来处理问题。我此前的文章里,谈及了那篇著名的《苦涩的教训》。其中,写到了语音识别的历史,这里面的关键人物还和文艺复兴有交集。“在语音识别领域,20世纪70年代有一个由DARPA(美国国防部研究局——编译者)赞助的早期竞赛。参赛者挖空心思,使用了...
FSAP|通过深度学习挖掘动物源食品中的降压肽:以蜂王浆胃肠消化...
2.12种机器学习算法构建的预测模型及性能评价在12个最佳模型中,transformer模型的预测精度为0.86,显著优于其余11个模型。相比之下,除线性判别(lineardiscriminant)、决策树(decisiontree)和GaussianNB模型外,其余8个模型的预测精度基本相同(准确率(accuracy,ACC)=0.80~0.81)。在正负样本的评价参数中,正样本...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
心理人工智能,例如快速节俭决策树,可以增强和完善人类决策。在每个案例中,专家的知识都可以转化为算法。与许多更复杂的算法不同,心理人工智能是公开透明的,情况发生变化时,允许用户理解和适应算法。在不确定的情况下,人类的判断力和透明度都是必不可少的。就银行而言,没有空间估算数百万个风险的透明算法,可以帮助当局...
知识库问答LangChain+LLM的二次开发:商用时的典型问题及其改进...
3、介绍下决策树算法常见的决策树算法有三种:ID3、C4.5、CART树ID3算法的核心是在决策树的每个节点上应用信息增益准则选择特征,递归地构架决策树(www.e993.com)2024年9月15日。C4.5算法的核心是在生成过程中用信息增益比来选择特征。CART树算法的核心是在生成过程中用基尼指数来选择特征。4、用通俗的语言介绍下强化学习(Reinforcement...
决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?
问题7:贝叶斯算法(BayesianAlgorithms)问题8:关联规则学习算法(AssociationRuleLearningAlgorithms)问题9:图模型(GraphicalModels)解析:问题1、人工神经网络人工神经网络是受生物神经网络启发而构建的算法模型。它是一种模式匹配,常被用于回归和分类问题,但拥有庞大的子域,由数百种算法和各类问题的变体组成。
数据科学中的6个基本算法,掌握它们要学习哪些知识
决策树依赖于信息论(informationtheory)。在信息论中,人们对某个主题了解越多,可以知道的新信息就越少。信息论的关键之一是熵(entropy)。熵是变量不确定性的一种度量,具体形式为:在上面的公式中,P(x)是数据集中特征出现的概率。b是对数函数的底,它常见的值有2、e和10。前面的Σ符号表示求和,它的上下方分别...
决策树,10道面试题
决策树的实现算法有哪些?答:最常用的决策树实现算法有ID3、C4.5和CART。ID3使用信息增益来选择特征,C4.5是ID3的扩展,它使用信息增益比。CART产生二叉决策树,使用基尼指数选择特征。如何理解决策树的“熵”和“信息增益”?答:熵用于衡量数据集的无序程度,信息增益用于度量特征按其值划分数据集后,数据集无序程度...
融慧金科马斌斌:KNN算法模型应用,实现额度最大化收益
第三种是决策树方法。相比额度矩阵,决策树可以更灵活地将多维指标(风险水平、借贷需求、收入水平)进行组合,为不同的情况进行额度授予。利用决策树核额方法“上述这三种额度策略方法较为常规,需要结合实际业务和专家经验综合判断,来制定额度策略模型。”马斌斌进一步指出,我们也可以通过数据建模更科学地进行额度授予,其...