关于主动推理中的有效推理2307

这种形式主义的中心优势在于,现在只有一个单一的成本函数(F)来优化所有方面的行为,如感知、学习、规划和决策(或行动选择)。在强化文献中有相关工作指出使用类似的信息论度量进行控制Rhinehartetal.[2021],Bersethetal.[2019]。下一节将详细讨论这一特性,并进一步发展主动推理框架。3感知和学习3.1感知从...

生鲜传奇创始人王卫:商品力的“五维”突破

如果你掌握了消费者决策树和品类管理的方法,做好自有品牌是水到渠成的事情。大家不要盲目追逐热点,今天听这个说法,明天听那个说法。所谓“熟读万卷不如经典一卷”,我推荐大家一本书《品类管理》,这是哈里斯博士和张智强共同编写的。比起他们之前的著作,这本书更加浅显易懂。这是我今天推荐的第一本书。在选品这...

量化策略:决策树模型在有色板块仓单数据中的应用

(1)决策树易于理解和实现,人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识,这同时是它的能够直接体现数据的特点,只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。(2)因子开发度较低对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的,而且能够同时处理数据型和常规型属性,在相对短的时间内能够对大型数据源做...

利用集成分类器来综合多种分类器的优点

梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)GBDT是一种基于梯度提升算法的集成学习方法,它通过不断构建新的决策树来拟合前一棵树的残差,从而逐步提高分类性能。四、集成分类器的优势提高准确性通过综合多个分类器的结果,集成分类器往往能够比单个分类器取得更高的准确性。降低过拟合风险由于集成分类...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

决策树既可以输出计算结果,还能很清楚的告诉我们为什么会得到这个结果。如果对一棵决策树的效果不够满意,还可以使用多棵决策树来协同解决问题,这就是随机森林,属于集成学习的一种。而随机森林这样的集成学习算法,融合了多个模型的优点,所以在遇到分类问题的场景时,决策树和随机森林常被当做机器学习的首选算法。

7个方法,助力你学会商业思维

假设你是数学系的,在学习微积分之前,你没有任何能力和经验去计算曲线下的面积,因此一旦你记住了微积分这个方法,你肯定会去使用,你几乎不需要花费精力去放弃旧知识(www.e993.com)2024年11月23日。而假设你是商学院的,在学习“决策树理论”之前,你早就已经做了20年的各种决策了(比如每天决定自己去哪吃饭),你早就形成了自己的一套决策方法。

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...

【中国CDC】突发事件公共卫生风险评估技术方案(试行)

该方法的优点是量化风险,可同时对多种风险进行系统评估,比较不同风险的等级,便于决策者使用。但要求被评估的风险因素相对确定,参与评估的专家对风险因素的了解程度较高,参与评估的人员必须达到一定的数量。(四)分析流程图法分析流程图法是指通过建立风险评估的逻辑分析框架,采用层次逻辑判断的方法,将评估对象可能呈现...

基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展

该方法的优点是能快速估计故障频率和振幅、精度高、计算复杂度低,还能在轻载情况下检测转子断条。Guajardo等人提出了一种用于诊断鼠笼式感应电机转子断条的多尺度泰勒卡尔曼方法。Elbouchikhi等人利用最大似然原理从去噪信号中估计出故障频率,然后实现了稳态条件下轴承故障、转子断条和气隙偏心的故障识别。

【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型

2.考虑到因子单元动态加权使用的是决策树模型,相较于神经网络,决策树优点在于泛化能力较强,且适合处理分类数据,但其拟合能力相对神经网络较弱,且只能拟合局部线性函数,对于极度非线性部分的函数关系,神经网络可能更有优势。基于此想法本文采用了知识蒸馏方法来对树模型和神经网络进行集成以捕捉alpha因子与未来收益率局部...