美团机器学习岗面试9道|含解析|样本|锚点|聚类|拟合|序列|正则化...

决策树:一种树形结构的模型,通过对特征进行分裂(如基于Gini指数或信息增益)逐层构建,直到达到预设的停止条件。决策树易于理解和解释,但容易过拟合。XGBoost(ExtremeGradientBoosting):一种基于梯度提升树的高效实现,结合了决策树的优点,具有更好的性能和准确性。其特点包括:正则化:通过L1和L2正则化减少过拟合。

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...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法,但主要用于分类。用于分类的决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和边组成,其中结点分为内部结点和叶子结点,内部结点表示一个特征或者属性,叶子结点表示标签(脑回路图中黄色的是内部结点,蓝色的是叶子结点)。优点计算简单,易于理解,可解释性强;比...

威胁建模的艺术:了解网络安全风险的另一面

安全决策树(Securitydecisiontrees)是一种以攻击者为中心的威胁建模技术,它允许团队使用树形结构对攻击如何展开进行建模。攻击场景模拟攻击者在攻击的每个阶段可能采取的行动,以及系统可以做些什么来对抗攻击者。这种方法可以帮助团队理解攻击者的心态和决策过程,以及攻击的投资回报(ROI)。威胁建模应用实践虽然威胁建模...

网信最前沿丨决策树是什么?

决策树(DecisionTree),又称判定树,是一个流程图形式的树结构,其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试,每个分支则对应了该测试的不同结果,每个叶结点代表某个类别或预测结果。从训练数据中产生决策树的算法,通常被称为决策树学习算法或决策树算法。

机器学习中决策树的原理与算法 | 科普

从名字来看,决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别,决策离散型的值的叫决策树,决策连续型值的叫回归树(www.e993.com)2024年11月28日。用学术一点的语言就是决策树的输出是离散型随机变量,回归树的输出是连续型随机变量,这篇文章的重点是讲解输出是离散型随机变量的决策树,当你明白决策树的运行机理后,回归...

UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树:神经网络与决策树完美结合

新智元导读UCL、帝国理工和微软的研究人员合作,将神经网络与决策树结合在一起,提出了一种新的自适应神经树模型ANT,打破往局限,可以基于BP算法做训练,在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。神经网络的成功关键在于其表示学习的能力。但是随着网络深度的增加,模型的容量和复杂度也不断提高,训练和...

常用机器学习算法优缺点分析

GBDT是通过采用加法模型(即基函数的线性组合),以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法,它是决策树的boosting算法,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一。GBDT的优点:GBDT属于强分类器,一般情况下比逻辑回归和决策树预测精度要高;GBDT可以自己选择损失函数,当损失函数为...

独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)

决策树(DecisionTree)是一种监督学习技术,是一种分层的if-else语句,它仅是规则的集合,或者也称为基于条件比较运算符的拆分条件。决策树算法广泛应用于回归和分类问题。以下示例将汽车类型二分为轿车和运动卡车,应用决策树算法找到因变量(responsevariable)与预测变量(predictors)之间的关系,并以树形结构的形式表示该...

全国2018年10月自考工程经济学真题

11.研究项目中各种因素的变化和波动对其经济效益影响的方法称为A.盈亏平衡分析法B.不确定性分析C.动态分析法D.风险分析12.决策树法中决策问题的目标如果是效益(如利润)应取期望值的A.最大值B.最小值C.平均值D.绝对值13.功能分析的目的...