决策树算法例题
社区干货
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文
首先通过配置标签库,构建相应的业务场景,然后产生相应的报表,如果报表分布出现异常波动变化则会产生预警。针对产生的异常波动预警,BI系统会抽取特征库中的特征构建智能算法,通过智能算法可进行特征贡献度筛选进行归因分析,同时还能生成相应的决策。 #### 3.2 建模算法##### 1. 决策树 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决...
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿... 而且还能帮助安全运营分析师辅助决策。例如从无数的学术论文、博客、新闻报道中收集威胁情报,从而对每日海量的警报日志进行自动筛选,并结合人工智能技术对海量日志进行评分分级,从而大大减少了分析师的工作时间。在...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
这些信息对于企业和组织做出明智的决策至关重要。在我参与的一个零售行业分析项目中,通过利用用户购买数据,我们能够准确预测市场趋势,优化库存管理,并提升客户满意度,极大提高了工作效率。## 人工智能:从数据中学习的能力人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系...
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AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿... 而且还能帮助安全运营分析师辅助决策。例如从无数的学术论文、博客、新闻报道中收集威胁情报,从而对每日海量的警报日志进行自动筛选,并结合人工智能技术对海量日志进行评分分级,从而大大减少了分析师的工作时间。在...
常用名词
算法、数据输出能力的集成能力,对应画布中每个处理节点 算子间的连线 算子间的有向关系,指代两个算子间数据流转的通道 任务 从输入数据源加载数据,经过数据处理与清洗,最终加载并输出目标数据源的过程。 实时任务... 决策树 聚类 K-Means聚类 评估 二分类评估、多分类评估、聚类评估、回归评估 2.2 标签体系概念 解释说明 标签 基于行为/属性等数据,基于业务逻辑或模型能力创建的有业务指导意义,标签值可枚举的形式 标签体系...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
分类算法:逻辑回归、决策树分类、SVM分类、贝叶斯分类、随机森林、XGBoost、KNN...回归算法:线性回归、 决策树回归、SVN回归、贝叶斯回归...- 无监督学习:训练数据集没有标签,多应用在聚类、降维等有限的场景中,比如说为用户做分组画像,另外通常也会作为数据预处理的一个子步骤中。降维算法、聚类算法...- 半监督学习:有的数据有标签、有的数据没有标签。往往是因为获取数据标签的难度很高,半监督学习与监督学习是很...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
基于大数据的决策、商业智能、人工智能、数据可视化等。 - 大数据应用服务 - 如数据运营、大数据交易、分析与预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。- 大数据IT基础设施:存储设备、运算设... 结合**机器学习和数据挖掘**算法,实现对海量数据的处理和分析;对分析结果进行可视化呈现,帮助人们更好地理解数据、分析数据。* 数据隐私和安全:在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时,构建隐私数据...
洞察决策概述
决策的「维度归因」、「指标归因」,可以从维度、指标两种角度,分析出贡献率最高的因素,帮助用户快速进行归因分析。呈现多维度的关键性结论,节省报告撰写和关键业务人员时间的成本,提升数据分析效率。 3. 功能介绍 模块 功能项 功能简介 说明文档 核心功能 异动分析 异动分析是洞察报告的一项重要功能,可以通过自动化数据洞察模块,帮助用户发现核心指标的异常波动。系统每天/每周会对指标进行自动探查,利用智能算法或配置规则检...
【案例】商业银行客户流失预测
重点介绍了决策树在实际案例中的应用。本案例通过客户的交易信息数据挖掘出对流失影响的信息,从而加强对客户的跟踪和营销,减少不必要的客户流失。 二、问题建模关于如何进行建模解决客户流失问题,业界已经有不少成... 由于大多数算法天然不能支持,所以这里需要字符类型进行索引处理,传统做法可以采用计算列的方式,比如主动将Existing Customer主动替换成0,将Attrited Customer替换成0,数据准备提供了字符串索引的算子,一步将所有字...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
> Client AI 是字节跳动产研架构下属的端智能团队,负责端智能 AI 框架和平台的建设,也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的... **Client AI**团队开发的机器学习**决策树** **推理引擎** **ByteDT**,以及**TVM** **引擎**,让AI模型可以在端上进行**快速部署**和**高性能推理**。目前Pitaya SDK支持的端上推理引擎可以覆盖大部分端上AI场景,并...
干货|抖音集团数据治理经验:如何让计算治理自动化?
以下是一些具体的解决策略: ****●** 稳定性优化:**推荐资源配额应基于任务的实际使用量,同时为保障稳定性,将近 7 天的波动和失败指标纳入权重计算,确保推荐参数能适应业务的波动和增长。... 通过运用先进的算法和实时监控机制,自动化方案能够迅速锁定最优参数组合,从而提升调优效率。 **● 准确性增强:**能够妥善处理参数间复杂的相互影响,为复杂系统呈现更为精准的调优结果,进一步提...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
无法提供精确的风险评估和投资决策。基于数据发掘算法,融合了机器学习的特征,基本解决了这些问题。为了读者能更好地理解项目以及还有些刚触及AI领域的伙伴能够了解背景,我就简单解释一些机器学习的基础概念,大致就是使得计算机拥有自我学习能力,可以从提供的数据中发现一些规律和固定的模式,计算机拥有这些基础的数据规律后,就运用这些数据规律做出决策或者预测。看到这里就知晓了,机器学习就是让计算机通过学习数据中的规律,然...
