AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

决策树模型的基本原理是递归地将数据集划分成若干个子数据集,直到每个子数据集都属于同一类别或者满足某个停止条件。在划分过程中,决策树模型采用信息增益、信息增益率、基尼指数等指标来评估划分的好坏,以选择最佳的划分属性。决策树模型的代表模型有很多,其中最著名的有ID3、C4.5、CART等。ID3算法是决策树算法的鼻...

千万IP创科普丨深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的...

当决策树中的一个节点将其空间分成两个区域时,可以计算每个结果区域的基尼指数。当决策树算法添加一个新节点时,它会评估每个特征在不同潜在阈值下的基尼指数。然后它选择导致该节点平均基尼指数最低的特征和阈值(这意味着由该节点得到的两个区域的平均纯度最高)。比如在上面一节的决策树中,原始数据集552个数据点发...

深度解读:OpenAI o1技术原理分析及产业影响

尤其值得注意的是,这种推理能力不是单纯纵深式的推理,而是类似决策树的层层递进。遇到困难的时候,o1会做出假设,并对假设进行验证。如果假设被证伪,它会选择其他思路进行突破,最终得到正确答案。相比CoT(思维链)而言,它更像是ToT(思维树)的结构。(2)o1原理猜想:RL+MCTS,将CoT能力内化目前OpenAI官方对于o1的原理...

融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...

包括:Token化、In-ContextLearning、模型编码结构及推理空间等维度,希望通过这样的阐释,能帮助我们更好的找到LLM与传统DDL或RL本质上的统一-这也是我们采用回归第一性原理的思考方法所做出的一小步尝试,也为我们将探索进一步扩展到基于LLM×RL进行「世界模型」和「系统二思考」的探索上铺设了一些基础。

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.1.6案例1:基于有限元法的二维周期结构超材料能带曲线计算(包含实操)1.1.7案例2:基于有限元法的二维周期结构频域与时域响应计算(包含实操)第2天:深度学习基本理论与常用模型介绍2.1深度学习2.1.1概念与原理2.1.2常见的深度学习模型(DFN、CNN、RNN、VAE等)...

德扑AI之父:赢不赢柯洁 阿尔法狗都缺乏实际用处

计算机程序攻克这些棋类游戏的方法在本质上是一样的:搜索(www.e993.com)2024年11月27日。下每一步棋都是一个决策点,在决策点上分化出不同的可能性,而整盘棋也就形成了一棵不停分叉的决策树。而计算机所做的,就是在每一个决策点上搜索胜率最大的那条路径。因而难度主要取决于决策点的数量。决策点越多,搜索难度自然越大。黑白棋的搜索量...

《Nature》顶刊:高分子材料结合新研究出现最新进展,最高技术含量...

1.1决策树的原理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4.支持向量机的实现和应用项目实操这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1模型性能的评估方法A1.1交叉验证:评估估计器的性能...

基于XGBoost 特征选择方法在业务中的应用

XGBoost算法的基本原理如下:1)初始化一个弱学习器(通常是决策树),并计算该学习器的预测值和损失函数;2)算法计算损失函数对于当前预测值的梯度。梯度可以被理解为损失函数在当前预测值处的斜率,它给出了优化损失函数的方向;3)算法使用新的学习器去预测梯度,而非真实的标签。新的预测值等于原始预测值加上学习...

入门必读!写给初学者的人工智能简史!

感知机的工作原理“感知机”是联结主义的一项重要成果,在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。但是,后来的一盆冰水,彻底浇灭了联结主义的热情。1969年,马文·明斯基和西蒙·派珀特(SeymourPapert)写了一本书《感知机:计算几何学导论》的书,对罗森布莱特的感知器提出了质疑。马文·明斯基认为:...

关于当前涉人工智能几个法律问题的思考

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、知识工程以及数据库等,具体的应用领域包括互联网广告行业的计算广告、搜索平台的点击率预估、金融行业的风险控制等。