字节机器学习算法岗面经—供应链与物流面试题8道|含解析
def__init__(self,x):self.val=xself.left=Noneself.right=NonedefisSubtree(A:TreeNode,B:TreeNode)->bool:ifnotB:returnTrue#空树是任何树的子树ifnotA:returnFalse#B非空,A空,B不可能是A的子树defisSameTree(A:TreeNode,B:TreeNode)->bool:ifnotAandnotB:returnTrueifn...
【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:其中,r...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征(只要是使用了信息增益,都有这个缺点,如RF)。七、K-Means聚类K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
函数公式:4.K聚类算法(K-Means)模型训练类别:无监督学习算法。适用问题任务:聚类。K-Means没有模型训练环节,利用启发式迭代,K值的选择由业务场景确定,如无需求,可试数。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:...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
也可以简单理解成,算法是通过数据来解决问题的一种工具。往小了说,像四则运算、定理公式都可以称之为算法。嗯,1+1=2,也是一种算法。所以,算法并没有我们以为的那么高深莫测。在AI和机器学习领域,算法被设计用于从数据中学习、发现模式、做出预测或执行决策,而无需显式的编程。
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
后剪枝:在决策树完全生长后,通过评估剪枝前后模型在验证集上的性能(如MSE)来剪去一些不必要的子树(www.e993.com)2024年8月31日。步骤4:模型评估。使用测试集评估决策树回归模型的性能,计算预测值与实际值之间的误差(如MSE)。步骤5:模型应用。将训练好的决策树回归模型应用于新的数据样本,进行预测。
地球上最会赚钱的人
文艺复兴基金巨额回报,是因为他们找到了犹如印钞机般的神秘公式吗?本文将探讨文艺复兴背后的秘密。这是一个开放的话题,从每个人都感兴趣的财富密码出发,我们将进入一个当下最炙热的焦点:去除了传统叙事(从哲学到科学,从投资到人工智能),概率洞察造就了算法上帝。
【建议收藏】PMP考试知识点总结|跟踪|委员会|项目管理_网易订阅
50、决策树分析定量风险分析中,用决策树在若干备选行动方案中选择一个最佳方案。在决策树中,用不同的分支代表不同的决策或事件,即项目的备选路径。
决策树,10道面试题
答案:基尼不纯度是另一种用于评估特征分割效果的度量标准。基尼不纯度表示一个随机选择的样本在子集中被错分的概率。计算公式为1-∑(p(x))^2。基尼不纯度越小,表示子集的纯度越高。如何避免决策树的过拟合?答案:过拟合是决策树模型的一个常见问题。为了避免过拟合,我们可以采用以下方法:...
《理论与法规》备考资料:决策树法
①先根据己知情况绘出决策树;②计算期望值。一般从终点逆向逐步计算。每个自然状态点处的损益期望值Ei按公式计算,式中,Pi和Bi分别表示概率分枝的概率和损益值。一般将计算出的Ei值直接标注于该自然状态点的下面。③确定决策方案。各方案枝端点自然状态点的损益期望值即为各方案的损益期望值。在比较方案时,若考...