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...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

错误率降低剪枝法(REP)是一个比较简单的决策树剪枝方法,但是,由于使用独立测试集,与原始决策树相比,修改后的决策树可能偏向于过度修剪,这是因为一些在测试数据集中没有出现过的训练数据集所对应的分支很容易被修剪掉。4.2悲观错误剪枝法与REP方法相似,悲观错误剪枝法采用对比剪枝前后决策树模型的精度决定是否进行剪...

究竟如何在咨询项目中,使用金字塔原理?

她的书《金字塔原理:思考、表达和解决问题的逻辑》的重点是,在项目末期,一旦你得到了明确的答案,如何构造令人信服的演示文稿。其实,在项目初期生成的精心制作的金字塔除了为最终演示文稿提供结构外,还为你带来了三大好处:早期的冷静、全面的工作计划和决策树。早期的冷静当你意识到一个大问题可以被分解成更小...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个节点表示一个特征的比较条件，每个分支代表一个可能的输出结果。决策树的构建过程是从根节点开始，根据某个特征的比较结果将数据集分成两个子集，然后对每个子集递归地执行这一过程，直到达到终止条件（例如所有样本都属于同一类别或满足其他预定的...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1、学习声子晶体等弹性波超材料的基本概念与计算方法。2、学习深度学习基本概念、算法以及Pytorch的模型搭建。3、深度学习在弹性波超材料领域的研究现状。4、学习基于COMSOLwithMATLAB的声子晶体数据集批量自主生成方法(分享课程涉及的所有数据集及代码)...

德扑AI之父:赢不赢柯洁 阿尔法狗都缺乏实际用处

谷歌曾在《自然》杂志上发表文章,公布阿尔法狗的几个基本原理,分别为:走棋网络(PolicyNetwork),给定当前局面,预测和采样下一步的走棋;快速走子(Fastrollout),在适当牺牲走棋质量的条件下提高速度;价值网络(ValueNetwork),给定当前局面,估计双方胜率;蒙特卡罗树搜索(MonteCarloTreeSearch,MCTS),把以上三个部分...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

(4)决策树回归(DTR)(5)随机森林(RF)实例:以纤维增强热塑性复合材料为例,使用物理基础的能量等效原理和机器学习算法来建立复合材料的力学性能模型,预测其应力应变曲线并进行模型比较6.机器学习模型评估(1)回归模型中的评价指标(MSE、RMSE、MAE和R2)...

《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!

机器学习的代表性算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。1995年,克里娜·柯尔特斯(CorinnaCortes)和弗拉基米尔·万普尼克(VladimirVapnik)开发了支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)。支持向量机是一种映射和识别类似数据的系统,可以视为在感知机基础上的改进。