机器学习之决策树算法
步骤七:生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依次选取为内部节点。比如上面的例子是这样的过程:经过如上步骤,我们得到决策树。可以看到,最终们只选取了3个特征值作为内部节点。3.C4.5J.R.Quinlan针对ID3算法的不足设计了C4.5算法,引入信息增益率的概念。它克服了ID3算法无法处理属性...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
函数公式:4.K聚类算法(K-Means)模型训练类别:无监督学习算法。适用问题任务:聚类。K-Means没有模型训练环节,利用启发式迭代,K值的选择由业务场景确定,如无需求,可试数。步骤:将所有样本分成几个簇,即设定K值。模型重新计算新簇质心,再次归类。不断重复、优化。5.决策树(decisiontree)模型训练类别:...
智能座舱算法基础之语音识别篇
语音识别过程是个复杂的过程,但其最终的任务归结为:找到对应观察序列O的最可能的词序列W。主流的语音识别系统理论是建立在统计模式识别基础之上的,在统计模型框架下可以用贝叶斯公式来描述语音识别问题。根据贝叶斯决策理论,我们的任务就是找到一个最有的单词序列W,使得它在语音观察序列O上的后验概率P(W/O)最大,...
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。如果对无监督学习的基本概念还不太清...
AI究竟是帮助医生还是损害医生的诊断?华人学者顶刊论文表明,这...
i.分子力学公式形式ii.溶剂化能的计算方法iii.MM/PBSA方法计算结合自由能2.基于统计势函数的蛋白质设计方法——Rosettaa)统计势函数的一般定义b)蛋白质设计中的统计势函数i.Rosetta统计势定义ii.Rosetta能量函数常见项及物理意义c)基于Rosetta势函数的蛋白设计i.设计流程ii.实验结果...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
基于树的方法,如决策树、随机森林以及扩展后的XGBoost,在处理表格数据方面表现出色,这是因为它们的层次结构天生就善于对表格格式中常见的分层关系进行建模(www.e993.com)2024年7月8日。它们在自动检测和整合特征之间复杂的非线性相互作用方面特别有效。另外这些算法对输入特征的规模具有健壮性,使它们能够在不需要规范化的情况下在原始数据集上表现良好...
AI底层逻辑(1):离超级人工智能到来还有多远
金融、电力、能源、零售、法律,深度学习都能从大数据中学到优化的行为做法。人工智能的应用,能让这些领域变得高效、便捷自动化。除了“深度学习”,也还有其他算法,包括后面要提到的决策树、贝叶斯等等算法,各种算法的综合使用效果是最佳的。各种算法共同构成机器学习大家庭。
人工智能很火 可你知道背后应用了哪些算法吗
决策树式不仅只有在企业组织架构管理当中采用决策树的方式,在机器学习领域决策树同样也是一项重要的工具,通过使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果,包括概率事件结果等。很多企业用户人为,如果从商业角度出发,决策树的算法应用能够通过尽可能少的非判断问题去预测正确决策的概率,这种方式是一种更加系统...
决策树,10道面试题
答案:信息增益是决策树算法中常用的一种度量标准,用于评估特征分割的效果。信息增益是父节点的熵减去加权子节点的熵。熵是一个表示概率分布混乱程度的值,计算公式为-∑p(x)log(p(x))。信息增益越大,表示分割特征带来的纯度提升越大。什么是基尼不纯度?
2021年4月底,腾讯应用研究岗暑期实习面试题12道
三种算法基学习器都是决策树,但是树的特征以及生成的过程仍然有很多不同CatBoost使用对称树,其节点可以是镜像的。CatBoost基于的树模型其实都是完全二叉树。XGBoost的决策树是Level-wise增长。Level-wise可以同时分裂同一层的叶子,容易进行多线程优化,过拟合风险较小,但是这种分裂方式也有缺陷,Level-wise对待同一层的叶...