决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
生成决策树包括特征选择、决策树生成、决策树剪枝等三个步骤。在特征选择和决策树生成阶段,最重要的任务就是通过信息熵来筛选出更重要的特征,并把更重要的特征放到更靠前的节点上去。决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
维基百科指出:生成式人工智能(英语:Generativeartificialintelligence,或称GenerativeAI、生成式AI、产生式AI)是一种人工智能系统,能够产生文字、图像或其他媒体以回应提示工程,比如ChatGPT。产生模型学习输入数据的模式和结构,然后产生与训练数据相似但具有一定程度新颖性的新内容,而不仅仅是分类或预测数据。用于处理生成...
品誉咨询——决策思维:管理者的底层逻辑
在决策过程中,我们注重数据的分析和处理,以及严谨的逻辑推理,以确保最终的决策是合理、科学、有效的。(一)决策树方法以树形图来辅助进行各方案期望收益的计算和比较。(二)机会评价框架创新和创业项目中决策最常见的方法,评价对象具有创造性的机会。蒂蒙斯教授认为创业者应该从行业和市场、经济因素、收获条件、...
AI如何革新以太坊?从另一个角度看“AI+Blockchain”
利用似然度和类别以及特征的先验概率,贝叶斯分类器通过计算数据点属于各个类别的后验概率,并将数据点分配到后验概率最大的类别中去。在右侧散点图中,分类器将尝试找到一条曲线,最好地将不同颜色的点分开,从而最小化分类错误。决策树决策树算法常用于分类和回归任务中,其采用了一种分层判断的思想,根据已知的数据...
颠覆传统思路!轰动领域的Nature重磅进展!引爆材料领域新风口!
1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用
Nature:顶级的高分文章,重新定义高分子材料!
2.利用KNN方法对MOF材料分类这两个实操项目同时穿插讲解如下内容1.机器学习材料与化学应用的典型步骤1.1数据采集和清洗1.2特征选择和模型选择1.3模型训练和测试1.4模型性能评估和优化第三天(机器学习基础)理论内容1.决策树1.1决策树的原理...
他!荣登Nature顶刊,这项领域最具影响力的顶尖文章出现!
1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用...
机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
??B端产品经理两大难题:如何从市场,用户,业务等多个角度分析和设计产品?如何有效地管理和推进项目落地?本文笔者将用具体例子讲述决策树的构建过程,分析:决策树生成过程中有什么样的问题?一、基本概念决策树的定义:首先,决策树是一种有监督的分类算法——即给定X,Y值,构建X,Y的映射关系。
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
剪枝:首先,构建一颗完整的决策树,即每片叶子中的所有实例都属于同一类。然后删除“不重要”的节点或子树,以减小树的大小。组合树:构建不同的树,并通过特定规则(一般是投票计数)选择最终的分类结果。值得注意的是,这会导致决策树的可解释性降低。因此,有必要探索生成树模型的其它方法。最近,进化算法(Evolutionary...
深度|如何在 CV 模型的性能和可解释性之间寻求平衡?
在machinelearning领域,基本上我们就把数据扔给了机器模型去做学习,这个时候其实我们是希望去了解机器学习的机理,以及这些模型是怎么运行的。我们现有的什么样的模型可解释呢?其实很多,比如线性分类器可以解释,决策树可以解释。再比如说用于分类的支持向量机、margin、kernel这些都是可以解释的。那么今天为什么我们要...