透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
在数据科学的浩瀚星空中,决策树(DecisionTrees)与梯度提升(GradientBoosting)如同两颗璀璨的星辰,引领着无数探索者穿越复杂模型的迷雾。本文将借助可视化的力量,带你深入这两大算法的腹地,揭示它们背后的数学原理,让即便是初学者也能感受到其魅力所在。第一部分:决策树的根基——直观理解可视化开场:首先,让我们通...
人机环境系统智能的关键问题
这可以通过建立数学模型、决策树或算法来实现,从而使决策过程更加透明和可预测。这种形式化有助于更清晰地评估不同选项的风险和收益。如何把算计形式化的关键在于决策时把布尔逻辑中的“是否”转变为决策思维中的“是非中”。将布尔逻辑中的“是否”转变为“是非中”是形式化算计的关键之一,涉及将简单的二元选择(是...
介绍一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法
利用序数分类公式的大感受野特性,解决了高速场景和极端场景的车道线问题。
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:...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
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,你还会得到一个不错的概率解释,你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法,...
周翔:司法人工智能对裁判说理的辅助价值和实现路径 | 法学杂志...
最优的解释为全局解释,即提供训练数据所得模型的公式(如线性回归/对数回归等算法)或可视化的流程图(如决策树算法);次优的解释是个案解释,即将个案信息输入模型后映射得到的针对特定个案的解释(www.e993.com)2024年9月15日。一种算法模型能够用全局解释技术的,一般能够获得个案解释(主要是一些简单的机器学习算法),反之则不然(以当下流行的深度学习...
今日热搜丨决策树
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。
AI专题报告:人形机器人的AI算法,如何借力于自动驾驶FSD
在决策树生成时,特斯拉参考蒙特卡洛模拟生成了交互树,其生成是由粗到细的:1)在感知输出的占用网络、车道线、车道拓扑关系基础上粗生成行驶目标,给出车可能到达的车道线及行驶区域;2)利用传统优化算法,生成可能到达目标的行驶路径;3)动态博弈,考虑t+1、t+2等时间内与周边障碍物的交互博弈,继续生成新的轨迹。
预测自杀概率的算法这么多,为什么科学家青睐这一种?
用重采样数据集生成的500颗决策树虽然各不相同,但差异并不是很大,因为每个重采样的大部分数据点都是一样的。这把我们引向了对随机森林的一个重要认识:如果限定了你(或者计算机)能够从任何分叉点选择的变量的数量,就可能得到全然不同的决策树。在关于自杀预测的研究中,研究人员有大约1300个变量可用来作出预测。在...
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
常见的监督学习算法包括正则化回归(regularizedregression)、支持向量机(supportvectormachines)、K-近邻算法(K-nearestneighbors,KNN)、决策树(decisiontree)、随机森林(randomforest)等。同建立在人工标注数据基础上的监督学习算法不同,无监督学习算法通过模型不断地自我认知、自我巩固,最后进行自我归纳来实现...