「析易科研」树形分类模型有哪些?

1、决策树(DecisionTree):基本的树形分类算法,如ID3、C4.5和C5.0。使用信息增益(ID3)、信息增益比(C4.5)或基尼不纯度(CART)作为特征选择的依据。2、随机森林(RandomForest):集成学习方法,通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高准确性。每棵树在训练时使用随机选择的特征子集。3、梯度提升树(Gr...

策略产品经理:模型训练常知的六种算法

5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法。适用问题任务:分类、回归。核心思想:根据有区分性的变量查分数据集。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...

寿晓明|算法信任的流程治理体系重塑——以数据交易场景为例

一个完整的算法自动化决策监管应当按照相应步骤对算法内容进行相应的监管,并随着数据交易流程和内容的不同做出相应调整。首先,作为监管部门的国家数据局,需要知晓数据交易流程和内容中哪些做法是由算法的自动化决策做出的。算法自动化决策的可见性已经逐步成为算法规制的必要前提。知晓算法自动化决策的存在,是算法监管部门...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

此外，决策树的性能也受到特征选择和剪枝策略的影响。四、随机森林随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。随机森林通过随机选择数据集中的一部分特征和样本，构建多个不同的决策树，然后综合它们的预测结果来进行最终的分类或回归。随机森林在欺诈检测、信用...

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、...

Sora 横空出世,会颠覆哪些行业?

具体原理上,Sora主要通过三个步骤实现视频训练(www.e993.com)2024年11月28日。首先是视频压缩网络,将视频或图片降维成一个紧凑、高效的形式。其次是时空补丁提取,将视图信息分解成一个个更小的单元,每个单元都含有视图中一部分的空间和时间信息,便于Sora在之后的步骤中能进行针对性处理。最后是视频生成,输入文本或图片进行解码加码,由Transformer模型...

施荣盛:统一框架下的沪深300指数增强

首先,因子的选择与分析必须以透明度为基础。在构建复杂的机器学习模型时,因子筛选依然应严格遵循透明、可解释的标准。并且会通过使用诸如SHAP值等工具,量化因子对模型的贡献,明确其在不同市场环境下的作用。这种方法使得即便在复杂模型中,我们仍然能够从因子层面部分理解模型决策过程,从而提升整体透明度。

张鹏对谈安克阳萌:GPU+Transformer 不是最终状态,大模型会催生新...

范式就是流行的算法框架,比如80年代大家做决策树,90年代做SupportVectorMachine,00年代做RandomForest,10年做深度学习,17年开始Transformer,你可以看到基本上是每隔5-10年就会出来一个新的范式。我当时的直觉是决策树、SVM这种范式没前途,神经网络这种仿生的范式才有未来。但我数学不好,搞不...

美赛已经报名,我该如何准备呢?

优化类问题一般的解题步骤为:(1)首先确定决策变量,也就是需要优化的变量;(2)然后确定目标函数,也就是优化的目的;(3)最后确定约束条件,决策变量在达到最优状态时,受到那些客观限制.(2)分类算法分类是在一群已经知道类别标号的样本中,训练一种分类器,让其能够对某种未知的样本进行分类。分类...

新闻稿自动生成器是如何工作的?有哪些算法或技术应用?

1.机器学习算法：比如分类算法、聚类算法、神经网络、决策树等。通过对已有的文本数据进行训练，使得程序能够学习到文本中的特征和规律，从而更好地进行自动化生成。2.自然语言处理技术：包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等，这些技术对于文本数据的预处理十分重要，对于后续的机器学习和文本生成也起到了很大的...