基于机器学习方法的两阶段因子择时【华福金工·李杨团队】

决策树(DecisionTree),是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知数据,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。决策树流程中的...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

在数据进行分析时,可以从中知道所有申请者的违约情况在分离数据集这一步,我们将数据分成两部分:用来建立决策树训练数据集和用来评估模型性能的测试数据集,按照80%训练集和20%测试集来分离样本。总的来看,这两个数据集的比例是大致相同的,所以分离的两个数据集是合理的。训练数据集测试数据集违约不违约违约...

千万IP创科普丨深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的...

决策树是一个层级结构,它是由边连接的节点的集合。决策树最顶端的节点称为根节点,它是决策树的起点。根节点连接着两个位于较低层级的节点。这两个节点称为根节点的子节点,即左子节点和右子节点。这些节点也各自拥有两个子节点。最底层没有子节点的节点称为树的叶子节点。一个节点的深度是指从该节点到树根节点...

AI产品经理必知的100个专业术语|算法|向量|拟合|贝叶斯|大模型|...

GAN由生成器和判别器两部分组成,通过对抗训练生成器学会生成逼真样本,而判别器学会区分真伪。28、TransformerTransformer是一种使用自注意力机制的模型,用于处理序列数据。它消除了RNN中的顺序依赖性,并允许并行处理。29、多层感知器(MultilayerPerceptron,MLP)多层感知器是一种具有至少三层的全连接神经网络,用于分...

介绍一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法

P和E的输出均由两部分组成(Pr,Pc,Er和Ec),分别对应于行和列锚点。Pr和Pc的大小分别为NrLane×Nrow×Nrdim和NcLane×Ncol×Ncdim,其中Nrdim和Ncdim是行和列锚点的映射分类维度。Er和Ec的大小分别为NrLane×Nrow×2和NcLane×Ncol×2。3、序数分类损失...

LLM的范式转移:RL带来新的 Scaling Law

2)自我对弈(self-play):模型自己与自己进行对弈,生成大量的游戏数据(www.e993.com)2024年11月9日。这些对弈中好的结果用于更新模型的参数。3)蒙特卡洛树搜索(MCTS):在每一次对弈中,AlphaZero会使用MCTS来搜索最佳动作。MCTS使用策略网络(policynetwork)提供的动作概率分布和价值网络(valuenetwork)提供的局面评估结果来引导搜索。

...AGI沙龙第一期:“中国Sora”来袭,文生视频模型的未来究竟在哪里?

以下是由钛媒体AGI整理的本次沙龙部分对话内容:钛媒体:Sora已经发布两个月了,那么从你们二位来看,Sora带来了哪些不一样的特点?它为什么能够理解世界在时间和空间上的连续性?卢乐炜:从学术的角度来说,Sora利用了一个比较powerful的视频encoder去做一个时空的patchify的一个抽取。Sora有一个更强的时空建模,在整...

生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?

供应链是上面各个行业的重要组成部分,因此生成式人工智能必然会对供应链变革产生深远的影响。二、生成式人工智能市场地图2023年9月20日12发布了生成式人工智能市场地图,它是基于下面两个新趋势:生成式人工智能从技术锤子演变为实际用例和价值。生成式人工智能应用程序日益多模态的性质。

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

瑞银集团本来满足树中的其他两个特征,但快速节俭决策树的逻辑是,每个问题都按照其重要性独立存在,并且不能用其他线索的正值来补偿负值。这类似于人体内各系统的功能:完美的肾脏无法弥补衰竭的心脏。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...

4分钟读懂超强算法模型——随机森林!

随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,以准确性和鲁棒性而著称。随机森林结合来自许多决策树的见解,得出更准确的结论。分解随机森林决策树的集成:随机森林由许多决策树组成,每棵树都对问题提供不同的视角。投票系统:在随机森林中,每个决策树都会对输入的数据进行预测,并产生一个结果。