让孩子学会驾驭AI,猿编程发布新作《科技少年日记:计算思维篇》

比如,运用评估思维中的象限分析法,评估任务的优先级,合理安排学习时间,制定学习计划提高学习效率;利用分解思维中的思维导图,将复杂的课文结构或知识点进行分解和梳理;使用抽象思维中的数据可视化,将难理解的单词或公式想象为易懂有趣的图像进行记忆;运用算法思维中的决策树算法,解决在诸多选择时如何快速筛选出最合适的...

机器学习之决策树算法

决策树(DecisionTree),是一种树状结构,上面的节点代表算法的某一特征,节点上可能存在很多的分支,每一个分支代表的是这个特征的不同种类(规则),最后叶子节点代表最终的决策结果。决策树的构造只会影响到算法的复杂度和计算的时间,不会影响决策的结果。为了更直观地理解决策树,我们现在来构建一个简单的邮件分类系...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

如上图所示,决策树(DecisionTree)就是一种树形结构的算法,每个节点对应了算法的一个特征(是否会飞等),节点上的每一个分支(会飞、不会飞)对应了特征的不同种类,最后绿色的叶子节点对应了最终决策结果(是否鸟类)。有了这个决策树之后,再有新的数据进来,沿着决策树自上而下的走一圈,就能得到决策结果,而且决策...

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...

使用这个函数可以在二维图中看到决策树对所有点的预测。defplot_boundary(X,y,clf,lims):gx1,gx2=np.meshgrid(np.arange(lims[0],lims[1],(lims[1]-lims[0])/300.0),np.arange(lims[2],lims[3],(lims[3]-lims[2])/300.0))cmap_light=ListedColormap(['lightsalmon','aqua'...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

一棵完整决策树的非叶子节点为{T1,T2,T3,……,Tn},计算所有非叶子节点表面误差率增益值(α值),该方法通过修剪表面误差增益最小的非叶子节点,完成对决策树的剪枝处理,表面误差增益值的计算公式为:其中,R(t)为叶子结点误差代价,R(T)为子树误差代价,N(T)为子树节点个数,R(t)和R(T)计算公式如下:...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类(www.e993.com)2024年11月28日。缺点:需要计算先验概率;分类决策存在错误率;对输入数据的表达形式很敏感。三、逻辑回归LogisticRegression属于判别式模型,有很多正则化模型的方法(L0,L1,L2,etc),而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与SVM机相比,你还会得到...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

三、决策树决策树是一种监督学习算法，它通过构建树状结构来预测分类或回归问题。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构，每个内部节点表示一个特征的比较，每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测...

策略产品经理:模型训练常知的六种算法

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。

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

本文介绍了利用BP神经网络进行股价预测,通过构建特殊的交易策略在复杂的市场环境中(如黄金和比特币市场)进行投资交易,并结合深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、循环卷积神经网络(RCNN)以及决策树、SVM、回归等多种机器学习方法在金融交易中的深入探索的实例代码和数据,不仅为金融交易提供了新的思路,而且有望...

基于随机森林模型的内审人员专业能力框架研究 ——来自宁波市金融...

从原始训练集中每200次随机抽样组成1个训练集,并通过调整随机森林中决策数的棵数,获得最优的随机森林分类模型,并以权重值为依据,判断影响专业能力的关键要素。两个数据集均包含上文的22个专业能力指标,本文选择准确率(accuracy)作为随机森林分类性能的评价指标,计算公式如下:...