透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
第一部分:决策树的根基——直观理解可视化开场:首先,让我们通过一张简单的流程图来直观感受决策树的工作方式。想象一棵从根部开始分叉的树,每个分叉点代表一个决策(如“年龄大于30吗?”),每个叶子则对应一个分类或预测结果。数学原理揭秘:决策树的构建基于信息增益(InformationGain)或基尼不纯度(GiniImpurity)等...
要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
这个简单模型的缺点在于它不考虑每一个问题的重要程度,因此,最严谨的做法就是你把每个问题的权值设置成一个可学习的参数,然后你去搜集一些博士生的样本,包括他们对每个问题的回答(即feature)以及他们读博的成功程度(即label),然后训练这个模型得到这些权重参数。上面这个严谨的做法的成本比较高。在此我可以给出一...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
生成过程不稳定:决策树的生成过程是基于启发式算法的,不同的启发式算法可能生成不同的决策树,导致结果的不稳定性。六、随机森林:三个臭皮匠,赛过诸葛亮单棵决策树容易出现过拟合的情况,并且结果也较不稳定,这时候我们可以使用多棵决策树来共同解决问题,这就是就是随机森林。随机森林(RandomForest)是一种集成...
【收藏】全网最详细的AI大事记!
1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts),基于人类大脑的神经网络,发表了《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity(神经活动中内在思想的逻辑演算)》论文,提出了一个形式神经元的计算机模型,并将其取名为M-P(McCulloch&Pitts)模型。1949年,...
ChatGPT如何「思考」?心理学和神经科学破解AI大模型,Nature发文
标准方法包括,例如,突出显示图像中导致算法将其标记为猫的部分,或者让软件构建一个简单的「决策树」来近似人工智能的行为。例如,这有助于说明为什么人工智能建议假释囚犯或提出特定的医疗诊断。这些深入黑匣子的努力已经取得了一些成功,但XAI仍然是一项正在进行的工作。
Nature重磅!水凝胶领域连续发表两篇Nature,科研里程碑式进展!
2.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用(www.e993.com)2024年9月1日。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤,学会使用sklearn等工具库完成任务。4.了解材料数据的特征工程与数据库应用:学习如何表示分子结构与晶体结构...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
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:监督学习算法。适用问题任务:分类、回归。核心思想:根据有区分性的变量查分数据集。基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。
复合背景的纯量化团队,如何打造底仓型产品?
具体而言,团队构建了决策树、神经网络等机器学习模型,以挖掘因子和数据中的非线性信息,与已有的线性模型进行集成优化;同时,挖掘新的技术面因子和基本面因子,以扩展因子库,优化改进因子加权方式。经过针对性的改造和适配,团队发现,加入了机器学习模式及高频因子的策略,对于公募量化产品业绩的提升有较为明显的效果...
AI时代,这些人和组织将拥有碾压式的竞争优势
第二、逻辑思维逻辑思维是AI思维中的另一个关键要素,它要求我们按照逻辑规则进行推理和判断。在AI系统中,逻辑推理被用于构建决策树、专家系统和各种算法,以确保决策过程的严谨性。逻辑思维还体现在对问题进行分解,将其拆解为更小、更易于管理和解决的子问题。这种分解过程有助于识别问题的根本原因,并制定出更加精确...
AIGC提升金融业外部服务效率的4个维度
信用违约预测是金融机构进行风险管理的核心。对于银行来说,企业及个人客户的信用违约会造成银行不良贷款余额的增加,从而影响其资产质量。1.银行常见的7类信用违约预测方法和模型1)经验法评分卡模型2)逻辑回归模型3)决策树模型4)贝叶斯网络模型5)支持向量机模型6)随机森林模型7)时间序列分析模型...