喜报|“兴业银行数据安全分类分级实践”荣获“全场荣耀案例”

不仅如此,数据安全分类分级项目还开启了决策树引擎、机器学习模型引擎“智能双擎”模式,有效提升数据分类分级的工作效率,夯实本行数据安全治理基础,同时满足监管合规要求,为促进数据流动、发挥数据要素新质生产力价值提供基础支撑。数据安全分类分级的成功实践,为后续金融数据安全发展探索道路提供了较强的示范效应。未来,...

数据挖掘的方法、工具及在各行业的应用案例

关联规则学习：著名的购物篮分析就是典型案例，它帮助零售商发现商品之间的购买关联。例如，当顾客购买面包时，也常常会买黄油。理解这些关联后，企业可以进行更具针对性的交叉销售。时序分析：它关注数据随时间的变化规律，广泛应用于股票市场分析、气象预测等。通过时序分析，可以更好地预测季节性需求或市场波动。决策...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

以预测房价为例,我们可能首先使用一个简单的决策树来预测价格,然后第二棵树会专注于第一棵树预测错误的部分,通过减少这些错误来提升模型的性能,直到达到一定的准确率或树的数量。随机森林(RandomForests)随机森林通过创建多个独立的决策树,并让它们对最终结果进行投票,来提高决策树的准确性和鲁棒性。每一棵树都...

榜上有名!神州信息参与的3个案例登上“2024数字金融创新 先锋案例...

该系统具有“系统自动化分类分级流程”、“决策树引擎”和“机器学习模型”三大特点,在实现分类分级自动化,提升效率的同时,进一步与行内流程紧密结合,实现降本增效。数据安全分类分级系统创新的通过决策树引擎和机器学习模型实现了分类分级的自动化,构筑了数据安全分类分级识别能力;并通过流程引擎实现了审批流程的系统化,...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

部分案例图片●深度学习与有限元仿真●Day1机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习基础1.机器学习的定义、分类和发展历程。2.机器学习的基本概念,如数据、模型、训练、预测等。3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等(www.e993.com)2024年10月31日。无监督学习算法无监督学习算法则需要在没有明确标签的情况下从数据中学习结构和模式。这类算法主要用于聚类、降维和关联规则挖掘等任务。比如,K均值聚类、主成分分析(PCA)和关联规则挖掘都是常见的无监督学习算法。

To B业务的商机线索管理系统搭建真实案例

数据通过开源的Scikit-learn库中RandomForestClassifier方法构建决策树,训练随机森林模型,从而作为回归问题来根据一个新用户的行为数据、基本属性等维度数据预测他的商机线索评分。模型训练完毕,通过调参(下文附RandomForestClassifier参数及释义)、测试,确保模型性能达到预期后通过joblib保存模型,实现模型持久化,在使用的时候通...

Nature与Science同时出王炸!生命科学领域又一位“天才少年”诞生...

a)经典模型线性及非线性映射:线性回归、逻辑回归聚类:K-近邻聚类核方法:支持向量机树方法:决策树、随机森林神经网络:多层感知机机器学习药物筛选分类案例实操b)深度学习深度神经网络DNN卷积神经网络CNN循环神经网络RNN深度学习常用的loss介绍模型评估与优化方法评估指标:准确率、召回率、F1分数等优化...

关于举办2024年度北京肛肠学会年会暨北京国际肛肠论坛

专题二:机器学习的基本理论和经典算法介绍机器学习常见的经典算法基本原理,包括贝叶斯决策、逻辑回归、决策树、SVM、随机森林、k近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、马尔可夫模型等。专题三:医学影像组学科研思路与流程介绍医学影像组学的概念、分析流程、特征提取与筛选方法、结果检验技巧,影像组学经典文章解读。

关于举办人工智能理论与医学应用结合实战培训班的通知

专题二:机器学习的基本理论和经典算法介绍机器学习常见的经典算法基本原理,包括贝叶斯决策、逻辑回归、决策树、SVM、随机森林、k近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、马尔可夫模型等。专题三:医学影像组学科研思路与流程介绍医学影像组学的概念、分析流程、特征提取与筛选方法、结果检验技巧,影像组学经典文章解读。