机器学习之决策树算法
步骤七:生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依次选取为内部节点。比如上面的例子是这样的过程:经过如上步骤,我们得到决策树。可以看到,最终们只选取了3个特征值作为内部节点。3.C4.5J.R.Quinlan针对ID3算法的不足设计了C4.5算法,引入信息增益率的概念。它克服了ID3算法无法处理属性...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
贝叶斯公式看起来比较复杂,其实非常简单,分子部分是乘法定理,分母部分是全概率公式(分母等于P(A))。如果我们对贝叶斯公式进行一个简单的数学变换(两边同时乘以分母,再两边同时除以P(Bi))。就能够得到如下公式:这个公式是朴素贝叶斯分类算法的核心数学公式钉钉杯介绍竞赛已成功举办两届,竞赛的参与学校、参赛队伍、...
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:...
【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...
学术党狂喜!Meta推出OCR神器,PDF数学公式秒变!
在文档分割的过程中,研究团队使用了词袋匹配和模糊匹配的方法。词袋匹配首先使用MuPDF从PDF中提取文本行,然后使用词袋模型与TF-IDF向量化器和线性支持向量机分类器进行处理。模型会拟合每个PDF行的页码标签,然后根据决策树逻辑来确定最佳分割位置。模糊匹配则用于在初步文档分割后精确确定段落的位置。通过比较源文本与嵌入...
【机器学习】图解朴素贝叶斯|算法|高斯|定理|特征值_网易订阅
要求出第四项中的后验概率,就需要分别求出在第三项中的各个条件概率,其步骤是:找到一个已知分类的待分类项集合,这个集合叫做训练样本集统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计(www.e993.com)2024年7月5日。即在朴素贝叶斯算法中,待分类项的每个特征属性都是条件独立的,由贝叶斯公式...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。无监督学习算法无监督学习算法则需要在没有明确标签的情况下从数据中学习结构和模式。这类算法主要用于聚类、降维和关联规则挖掘等任务。比如,K均值聚类、主成分分析(PCA)和关联规则挖掘都是常见的无监督学习算法。
AI经济学 | 第六章:产业AI化的双刃剑效应及应对分析
从训练数据量来看,支持向量机、决策树等传统机器学习、浅层神经网络、深度神经网络发挥性能优势的对应数据规模依次升高(图表6.9)。在有关AI模型的量化研究中,也发现了这种数据门槛现象。以深度神经网络为例,研究发现要充分发挥模型潜能所需投入的数据量需要达到7万条以上,当训练数据量小于5000条时深度神经网络模型相...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
典型的判别模型有决策树,kNN算法,人工神经网络,支持向量机,logistic回归,AdaBoost算法等。4.交叉验证交叉验证(crossvalidation)是一种统计准确率的技术。k折交叉验证将样本随机、均匀的分成k份,轮流用其中的k-1份训练模型,1份用于测试模型的准确率,用k个准确率的均值作为最终的准确率。5.过拟合与欠拟合...
【23一造密押】实务案例篇D3
考点26:决策树1.四个要素方框表示决策点,圆圈表示机会点;从决策点画出的每条直线代表一个方案,叫作方案枝,从机会点画出的直线代表一种自然状态,叫作概率枝。2.绘制及计算步骤:(1)先画一个决策节点,用方框进行表示。(2)从决策节点向右引出若干条直线作为方案枝。