机器学习之K近邻算法基本原理
它直接利用训练数据集中的实例进行分类或回归,从而简化了算法的实现和调试过程。3、KNN算法适合多分类问题。无论是二分类还是多分类问题,KNN算法都能有效地处理。它通过投票机制确定待分类样本的类别,能够处理具有多个类别的数据集,这使得KNN算法在实际应用中具有广泛的适用性。缺点:1、KNN算法的计算量较大,尤其...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
随机森林的基本原理是通过构建多棵决策树来提高模型的准确性和稳定性。每棵决策树都在随机选取的特征子集上独立进行训练,然后对新的样本进行分类或回归预测时采用投票的方式(对于分类)或平均值(对于回归)进行结果整合。这样可以在一定程度上克服单棵决策树容易过拟合训练数据的缺点,提高模型的泛化能力。#机器学习#...
稳定币赛道:模式、运行原理、趋势及香港稳定币的思考
从上表可以看出,从基本的运作模式而言,稳定币的价值稳定主要依赖抵押资产或者算法调控的方式让稳定币的币价稳定在一个可控的法币兑换区间。关键不在于币价波动,而是如何合理的修正这种波动,使之在稳定区间运行。从锚定价格来看,除了PAXG等锚定黄金价格外,99%的稳定币均为1:1锚定美元,也有锚定其它法币的稳定...
三个臭皮匠,顶个诸葛亮,机器学习集成学习算法思想的体现
它通过从原始训练集中有放回地采样生成多个新的训练集,然后分别训练多个基学习器,最后将它们的预测结果进行投票或平均来得到最终的预测结果。Bagging算法的基本步骤如下:(1)从原始训练集中有放回地采样生成多个新的训练集。(2)分别使用这些新的训练集训练多个基学习器。(3)将多个基学习器的预测结果进行投票或...
背了就忘/特别怕浪费时间的朋友,里面请。|大众|鲍曼|奥运会|传播...
??第六题:大众传媒社会责任论的原理和提出原因讲解与答案呈现:优秀作业@TTS全程班朋友得分:15分/总分15分美国新闻自由委员会在1947年《一个自由而负责的新闻界》中提出的社会责任论建立在自由主义报刊理论的基础之上,是一种典型的媒介规范理论,其看到了人的理性并不完善之弊端,要求大众传播媒介在拥有新闻自...
国家药监局:血液病流式细胞学人工智能分析软件性能评价审评要点
本要点基于《人工智能医疗器械注册审查指导原则》的基本框架要求,其中关于人工智能医疗器械的的术语定义、相关要求参照上述指导原则(www.e993.com)2024年9月11日。二、产品简介该类软件的分析对象基于流式细胞仪产生的标准化的结构化数据文件或图形文件等。产品的工作原理:产品为独立软件或软件组件,采用人工智能算法对流式细胞仪数据进行处理(如:...
现场实录!2023清华本科生特等奖学金答辩(附答辩结果)
优异的学业成绩和科创奖项给予了蒋玉骅开展科研的信心,而一次华为通信专家提到的“卡脖子”问题和用无线通信技术引领万物互联的设想,则让他对通信领域产生了浓厚的兴趣。然而,就在蒋玉骅尝试结合当下最火的AI算法改善通信信道反馈时,大量的神经网络调参并没有让性能得到本质性提升,首篇论文也遭到了拒稿。
Stargate Finance:跨越链界,实现无限流动|算法|以太|代币|交易|...
1.Delta算法的基础Delta算法是StargateFinance用于管理和优化跨链流动性池的核心技术。它通过程序化控制流动性池,实现跨链资产转移的即时保证最终性,并确保流动性池的稳定性。2.即时保证最终性Delta算法确保在源链上的交易确认后,目标链上的资产到达是有保证的。这意味着用户在进行跨链交易时,不会因流...
7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程
随机森林就是基于这个原理,一组单独的决策树形成了集成模型的预测。而Boosting的训练是连续的,单个模型的模型构建过程一个接一个地进行,模型预测的准确性会影响后续模型的训练过程。本文将逐步解释AdaBoost算法究竟是如何做到这一点的。这些模型由弱学习器、深度为1的简单决策树(即所谓的“decisionstumps”,...
不使用技术术语介绍Adaptive、GBDT、XGboosting等提升算法的原理
1.像建普通的树一样建一个树桩。所以选择能够正确分类大多数样本的变量。这就是我们的投票者。1.投票者1的准确率为83%,而Tim的分类是错误的。所以我将样本Tim的权重提高到0.3,其他样本的权重降低到0.14,让它们加起来等于1。1.我使用新的加权样本建立了树桩2,准确率为87%。John的错误最多。由于正确分...