从监督学习说起:算法模型有哪几种?
决策树只要了解几个名词(熵、信息增益、信息增益率),一个模型(特征选择、生成决策树、剪枝)和三个算法(ID3、C4.5、CART)。熵的概念大家高中物理课都学过,它的大小代表了一个系统的混乱程度。决策树系统内的熵表示每一条分支结果的纯度,决策树可以说是一个分类的过程,每一类的特征越明显,每一个类别内的数据越...
百融云创CEO张韶峰:垂直场景中,大模型如何成为精准驱动业务利器?
在策略实施过程中,百融云创大模型运用决策树、最优化算法等策略体系纠正传统模型体系的精准度偏差。据了解,百融云创大模型能够从数千万的存量标签中抽取和总结关键信息,将其提炼为具体的特征值,从而解决此前银行大量灰度人群区分度不够的问题。在此基础上,百融云创大模型会结合行方各系统串联关系和数据埋点情况,...
大战三回合:XGBoost、LightGBM和Catboost一决高低 程序员硬核算法...
(c)绘制决策树最后,XGBoost和LightGBM这两个算法还允许我们绘制用于进行预测的实际决策树,这对于更好地了解每个特征对目标变量的预测能力非常的有用。而CatBoost没有决策树的绘制功能。如果想看CatBoost的结果,这里推荐给大家一个可视化工具:httpsblog.csdn/l_xzmy/article/details/81532281Round...
如何利用机器学习算法解读股市行情?
随机划分训练集与测试集。通过决策树模型、贝叶斯模型、KNN与神经网络模型四种机器学习算法分别对数据集进行训练。通过交叉验证,改变k值学习曲线的k值等方法进行调优。进行拟合度讨论,对比分析四种机器学法算法的准确率,最终结果如图所示。预测结果:建筑指数涨跌预测中KNN模型效果最好,训练集准确率为0.63。亚翔集成涨跌...
算法工程师的面试难不难,如何准备?-图像处理/CV/ML/DL到HR面总结
问题一:当一个优化问题是凸优化问题时,可以直接用KKT条件求解。5、凸优化(可行域为约束条件组成的区域)5、SVM的过程?Boost算法?6、决策树过拟合哪些方法,前后剪枝决策树对训练属性有很好的分类能力;但对位置的测试数据未必有好的分类能力,泛化能力弱,即发生过拟合。
盘点实际项目应用中的最佳机器学习模型
在使用无监督学习的时候,我们所使用的数据都是不用进行标记的(www.e993.com)2024年9月14日。我们的算法模型会自动的去发现数据内在的一些模式,比如聚类结构,层次结构,稀疏树和图等等。聚类:将一组数据进行分组,使得一个组里面的数据跟别的组里面的数据是有一定的区别,也就是说每一个组即使一个聚类。这种方法经常被用来做数据切分,也就是把...
学术交流 | 中国星载高光谱遥感研究进展
改进的级联森林模型是层的累积,每层由两个决策树森林和一个逻辑回归分类器组成。和传统的模型相比,在保证算法精度的同时,该方法将森林数量从4个减少到2个。在空-谱特征融合方面,基于深度学习的方法比传统机器学习算法的表现更好。在卷积神经网络模型中(CNN),基于深度学习的方法可以分为patched-based方法和基于全...
《2021科技趋势报告》重磅发布,正视中国AI发展力量,预言未来世界...
机器学习正在转变,因为新平台允许企业利用人工智能的力量来构建应用程序,而不需要知道具体的代码。1.3网络规模的内容分析由于先进的自然语言处理收集和分类,挖掘非常大的非结构化数据集现在变得更加容易。经过识别关键字的训练,特殊的算法可以快速地对信息进行排序、分类和标记。
基于Openpose 实现人体动作识别
2、决策树DecisionTree分类器:决策树作为监督学习算法中的常见算法,是属于非参数学习的算法,常常被应用于多分类和回归问题中。它主要是通过计算各种不同情况的概率,在已知概率的基础上,来求解净现值大于等于零的情况。与传统回归模型相比。决策树在识别决策方面更具有优势,同时可以检验变量之间的交互效应以解决多重共...
关于人脸识别,这一篇齐活~
光照环境:过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响,也可以利用算法模型优化图像光线。模糊程度:实际场景主要着力解决运动模糊,人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能,而在成本有限的情况下,考虑通过算法模型优化此问题。