深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树最顶端的节点称为根节点,它是决策树的起点。根节点连接着两个位于较低层级的节点。这两个节点称为根节点的子节点,即左子节点和右子节点。这些节点也各自拥有两个子节点。最底层没有子节点的节点称为树的叶子节点。一个节点的深度是指从该节点到树根节点的边的数量。决策树的最大深度是其最深叶子的深度。
数据引领下的决策路径
数据解释是将原始数据转化为可理解的形式,使其能够为决策者提供有意义的信息。这可能涉及将数据进行可视化,比如使用图表、图形或报告来展示数据的趋势、模式或关联。在理解数据的基础上,可以从数据中提取出洞察力,即对数据背后的含义和趋势的深入理解。这可能涉及发现数据之间的关系、识别影响业务绩效的因素,或者发现潜...
引争议!专家:满足生产力只需要5%的人口,网友:人类清除计划?
AI,是ArtificialIntelligence(人工智能)的缩写,它指的是让机器模仿人类思考、决策以及执行的过程,是通过让电脑根据大数据库进行深度学习,然后用于模拟、延伸和扩展人的智能,让电脑具备近似于人的“智能”。AI的研究领域,包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习和计算机视觉,用大白话说就是...
师者风采 | 他是“人气老师”,是博士后,还是兼职律师、编辑,他在...
《大数据财务分析》是汪老师面向本科大四学生开设的一门“理论+实践”类的核心课程,该课程的知识融合性较强,课堂上需要综合运用Python、R-studio等大数据工具,基于统计学方法、决策树模型等进行上市公司财务报表的量化分析,进而为企业挖掘提升潜力提供决策建议。当然,Python、R-studio等大数据工具,以及决策树模型等与财务...
转型AI 产品经理(3):模型评估篇
决策树:决策树通过一系列的决策节点对数据进行分类。每个决策节点基于输入特征的某个属性进行划分,直到达到叶子节点,即最终的类别标签。随机森林:一种集成学习方法,通过组合多个决策树来进行分类。它在训练过程中引入了随机性,使得每棵决策树都略有不同,从而减少过拟合的风险。(过拟合就像是一个学生在考试前只记住了...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
在科学的第四范式——大数据时代,基于数据驱动的机器学习模型展现出强大的适应能力,能够灵活地探索数据集中隐含的知识,以抽象的形式提供比基于规则的推理更为强大的问题解决方法(www.e993.com)2024年9月15日。在分子模拟领域,机器学习力场(ML-FFs)成功弥补了第一性原理电子结构方法与传统经验力场之间的准确性和效率差距。近年来,该领域呈现出井喷式...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-回归是监督学习中的一种方法,用于预测连续数值的输出,如房价预测。20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。
关于当前涉人工智能几个法律问题的思考
逻辑决策树是一组关于如何处理给定输入的规则。基于数据集与规则集进行编程,通过一系列“是”或“否”的判断,符号型人工智能最后以推理方式输出结果。逻辑决策树的决策过程是确定的,因此从理论上讲,每一步决策都可以追溯到人工智能研发设计者事先所作的决策。目前,符号型人工智能的典型代表包括专家系统、知识图谱、...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造|化合...
Hansch方程的经典形式为:log(1/C)=k1π+k2σ+k3Es+k4C代表测量时对应的底物浓度,kn为回归系数,π为疏水参数,σ为哈密顿电性参数,Es为塔夫拖立体参数Hansch方程的改进形式为:log(1/C)=k1logP+k2(logP)2+pσ+qEs,+k3
2024年南京信息工程大学硕士研究生招生管理工程学院考试大纲
1、了解决策的涵义、原则、程序、方法;2、理解决策的特征、决策的划分标准与决策类型、古典决策理论、行为决策理论的主要内容、决策每一步骤的基本要求以及确定型、风险型和不确定型决策方法的涵义与具体步骤;3、掌握运用决策树法和量本利分析法等方法进行决策。