AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

决策树模型的代表模型有很多,其中最著名的有ID3、C4.5、CART等。ID3算法是决策树算法的鼻祖,它采用信息增益来选择最佳划分属性;C4.5算法是ID3算法的改进版,它采用信息增益率来选择最佳划分属性,同时采用剪枝策略来提高决策树的泛化能力;CART算法则是分类和回归树的简称,它采用基尼指数来选择最佳划分属性,并能够处理连续...

大模型在华为推荐场景中的探索和应用

许多学术界和工业界的人士正在探索如何将大模型引入推荐系统,以带来额外的信息增益。主要体现在以下四个方面:第一,大模型能够引入开放域世界的知识,更好地描述物品,突破数据集内部的局限,提供额外的信息增益。第二,大模型具备较好的跨域通用语义知识,能够更好地应用于跨域推荐或冷启动问题,这些是传统基于ID的方...

AI产品经理必知的100个专业术语

81、信息熵(InformationEntropy)信息熵是度量不确定性或信息含量的单位,常用于信息论和统计学中。82、贝叶斯定理(Bayes'Theorem)贝叶斯定理描述了条件概率的关系,是贝叶斯统计的基础。83、信息增益(InformationGain)信息增益是用于特征选择的度量标准,表示特征对分类的贡献程度。84、马尔可夫决策过程(MarkovDe...

R-AIF: 超越DreamerV3最强强化学习世界模型|算法|智能体|大模型|...

在训练演员πψ和价值网络fχ时,我们可以通过计算混合平均的底层高斯分布的熵与信息增益网络集合在想象空间中每个滚动步骤τ的所有高斯输出的平均熵之间的差异来计算信息增益。这也是使用一组模型而不是像[74,79]中那样使用单一模型的主要原因。给定高斯熵公式,我们以以下方式制定信息增益(或与模型参数相关...

从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

增益率(GainRatio):对信息增益的改进,解决了信息增益偏向多值特征的问题。2、何时停止分裂?这是另一个影响决策树性能的重要问题。决策树的分裂过程不能无限制地进行,否则可能导致模型过拟合——过度适应训练数据,而在新数据上表现不佳。因此,合理地设置停止条件至关重要。

机器学习之决策树算法

步骤七:生成决策树(www.e993.com)2024年11月7日。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...

最新研究:量子比特状态的最大信息测量有了!

通过数值研究,作者发现ME和MI策略在一般情况下是不同的。然而,在特定条件下,这两种策略会产生一致的结果。具体来说,当两个量子状态具有相同的Bloch半径,或者它们位于Bloch球体的同一对角线上时,ME和MI策略将会重合。这意味着,在这些特殊情况下,可以同时实现最小化错误率和最大化信息增益。

安恒信息申请消息发送方法、装置、电子装置和存储介质专利,实现...

专利摘要显示,本申请涉及一种消息发送方法、装置、电子装置和存储介质,其中,该消息发送方法包括:根据待推送数据、预先配置的服务质量等级以及预先配置的性能指标,生成初始样本;按照性能指标预设的筛选阈值,从初始样本中筛选出目标样本;根据初始样本和目标样本,计算各个服务质量等级的信息增益率;根据信息增益率确定待推送数据...

中国银行申请业务推荐方法专利,能够有效提高业务推荐效率

该方法包括:获取目标用户的多个第一属性数据,各第一属性数据对应的属性维度不同,利用信息增益函数确定各第一属性数据对应的信息增益值,并根据各第一属性数据对应的信息增益值从多个第一属性数据中确定多个第二属性数据,利用主成分分析法对多个第二属性数据进行降维处理,得到多个第三属性数据,将多个第三属性数据输入至...

美团搜索中NER技术的探索与实践

在美团搜索场景下,通过对POI结构化信息、商户评论数据、搜索日志等独有数据进行离线挖掘,可以很好地解决领域实体识别问题。经过离线实体库不断的丰富完善累积后,在线使用轻量级的词库匹配实体识别方式简单、高效、可控,且可以很好地覆盖头部和腰部流量。目前,基于实体库的在线NER识别率可以达到92%。