决策树模型在处理多类特征方面有怎样的局限性？如何解决这个问题？
社区干货
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
经营出现问题,在六月底的时候被通知了开始裁员。 与我一同被裁的还有在公司待了2-3年的几个同事,有后端、测试、上位机。 在当前行业不景气的环境下,公司进行开“猿”节流的操作似乎也是正常的。或许对于大多数人来... 比如现在市面比较流行的:**代码生成、图像识别、语音识别、歌曲推荐介绍、语音AI操作界面等等。** 其实,在Web端AI的优势和局限性和端侧AI差不多。虽然PC用户主要通过网络端访问互联网内容和服务,但是许多移动应用...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
> **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和... 面对着业界上百种数据库类型,到底应该如何根据自己的业务特征去选择最合适的数据库系统?这个问题非常的重要,因为如果数据库选择不合适,可能会让业务系统停摆,造成严重经济损失。所谓合适的数据库系统,不仅仅要满足...
敏捷研发、分布自治:火山引擎业务为先的数据中台新模式
数据中台核心要解决两个问题:- **组织协同问题**改善组织中数据管理者与数据使用者之间的数据流动,这其中的核心是与数据消费者(业务方)构建更好的合作关系,帮助业务增长;- **加速数据价值交付**我们... 用一套治理方案让业务去参考执行是有问题的。结合字节的数据治理经验,我们认为数据治理也应该根据业务需要灵活处理。因此我们提出了“分布式”治理的理念。也就是说,各业务不需要按照统一模式去执行,可以按照自己...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难管理问题。平台可纳管不同环境、不同云厂商资源统一管理,并结合平台的统一监控告警、统一服务管理、统一运营管理、统一运维管理、自动化运维等能力能极大简化云用户、云运... 这使得在出现安全问题时更容易处理它们。- 第五阶段:监控,跟踪监控发现的漏洞,努力减轻或消除他们,并对应用程序进行安全评估,跟踪和管理风险,在软件生命周期中作出决策对安全进行持续性安全实施。### 3.3 SecDe...
特惠活动
决策树模型在处理多类特征方面有怎样的局限性？如何解决这个问题？-优选内容
决策树模型在处理多类特征方面有怎样的局限性？如何解决这个问题？-相关内容
4个数据驱动用户增长的痛点背后,有3套最优解
4个数据驱动用户增长的痛点背后,有3套最优解 今年8月,笔者曾做过一次小范围的调研,问题很简单:作为管理者,下半年最关注什么? 大部分人的回复也很简单: 赚钱 。但赚钱背后,永远都绕不开另外两个字: 增长 。 不少公司经常都把各种增长模型挂在嘴上,但真正去实操时,才发现这些理论实践起来很难达到实际效果。 这不仅是由于理论到实践的鸿沟不易跨越,还存在很多业务人员无法直接解决的技术难题。 用户增长就像一座辉煌的宫殿立在山巅...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
其中的常用模型包括:- 感知机- K近邻法- 朴素贝叶斯- 决策树- 逻辑回归- 支持向量机- 提升树- 隐马尔科夫- 条件随机场- 其他模型 作为一名老司机,先介绍初学者最容易犯的误区,仅仅关注于**学习机器学习模型**,而**忽略了对机器学习核心概念和核心思想的理解**,可以通过下列几个问题来进行大概的判断:- 如何有效划分数据集- 如何解决过拟合现象- 模型之间的关联和区别是什么- 规则和模型如...
Fastbot 开源版技术原理与架构
并没有充分利用之前测试运行中的知识来加速当前正在进行的 GUI 测试。为了解决这个问题,字节跳动软件工程实验室(https://se-research.bytedance.com/)团队提出了一种 **基于强化学习的可复用的基于模型的自动... 下面用头条应用来对算法的几种决策进行解释:1. **概率模型的探索与利用模式**通过对历史数据记载对概率模型 M 初始化,见图 b,启动头条应用后,进入 home Activity1,当前页面可以抽象为 3 个 hyper-event,这...
A/B测试成为企业“新窗口”:增长盈利告别经验主义,数据科学才是未来
尤其在数字化浪潮冲击下,部分行业增长陷入困局,一些企业甚至面临生存挑战。在产品调整和版本更新的决策上,企业愈发谨慎。 有太多案例告诉企业:失败和增长只在一念之间。 无论产品还是企业,其命运的终局... 但在国内认知却十分有限。早在几年前,针对企业面临的流量红利消退、用户增长压力大、业务增长等问题,字节跳动就着手搭建了云服务平台火山引擎,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和工具开放给外部企...
基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录
自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的研究者,为来自学术界、企业界和政府部门的相关人员提供了一个学术交流和成果展示的理想场所。 Apache Spark作为主流的分... 为了解决此问题,火山引擎的工程师和北京大学的研究者一起设计了一种结合机器学习方法与人类专家知识的基础设施成本优化框架(如图1所示),该框架以贝叶斯优化算法为基础,使用高斯过程作为代理模型学习配置参数集与任...
超级品牌,都在打造数据飞轮
不论是项目管理还是运营决策,甚至是商户拓展,几乎每一项工作都涉及到数据消费(比如,查看数据、分析数据、利用数据工具实现决策执行),这也成为收钱吧能高速发展,并最终成为国内领先的数字化门店综合服务商的动力之一... 就可以解决商家日常需要应对的多个支付平台收款问题,正式开创国内聚合支付市场的「一站式收款时代」;随后,语音播报、智慧门店小程序、扫码点单、自营外卖、电子小票......收钱吧围绕让消费者付款更便捷、让商家收款...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
因此在数据产生后必须尽快对其进行计算和处理,从而最大效率实现数据价值转化,对实时数仓的建设需求自然而然的诞生了。而建设好实时数仓需要解决如下几个问题: 一、稳定性:实时数仓对数据的实时处理必须是可靠... 查询速度有数量级提升(尤其是多表关联查询)。 用户使用 ByteHouse 可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型在内的各类模型。 ByteHouse 可以满足企业级用户的多种分析需求,包括 OLAP 多维分析、定...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
本文将剖析机器学习在项目中的运用以及通过近期的项目分享一些经验。欢迎讨论~# 项目分享:智能风控系统## 背景介绍本项目的初衷是解决传统风险控制的一些缺陷。比如,传统方法一般采用系统及静态模型进行实时监控和预测,无法适应灵便的使用场景;此外,处理规模性数据的效率很低,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...
亿级用户背后的字节跳动云原生计算最佳实践
以抖音的实时推荐为例。系统需要从亿万级别的内容库中选出用户可能感兴趣的内容,运用复杂的模型对内容进行打分排序,再通过广告系统的处理,最后呈现给用户,整个过程需要在300毫秒内完成。这就对背后的计算能力提出了... 底层引擎从 JStorm 变更为 Flink 的工作得以在业务用户无感知的情况下完成,即用户仍然可以使用同样的 API 来实现自己的业务逻辑。在这个过程中还主要解决了两个问题:- **通过 SmartResources,防止资源空置和浪...
