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70 search results for "决策树"

斯坦福研究人员提出MAPTree:一种具有增强鲁棒性和性能的贝叶斯决策树归纳方法

决策树是一种常用的机器学习算法,可以用于分类和回归任务。它们通过根据每个节点的最重要属性递归地将数据集分成子集来运作。树形结构展示了决策过程,每个内部节点根据一个属性进行选择,每个分支代表选择的结果,每个叶节点代表结果。它们被赞扬其效率、适应性和可解释性。 《MAPTree: 使用贝叶斯决策树超越“最优”决策树》是斯坦福大学的一个团队提出的方法。该方法通过专家评估特定数据集上基于贝叶斯分类和回归树(BCART)的后验分布来确定最大后验树。研究表明,MAPTree可以成功地提升决策树模型,超过了之前认为的最优水平。 贝叶斯分类和回归树(BCART)已经成为一种先进方法,基于可用数据为树结构引入后验分布。在实践中,这种方法常常通过产生更优的树结构,胜过传统的贪心方法。然而,它面临着长达指数级混合时间以及常常陷入局部最小值的缺点。 研究人员在贝叶斯分类和回归树(BCART)的最大后验推断与AND/OR搜索问题之间建立了正式的联系,揭示了问题的基本结构。研究人员强调,该研究的主要重点是个体决策树的创建。它对最优决策树的理念提出了质疑,将决策树的归纳视为一个全局优化问题,旨在最大化整体目标函数。 作为一种更精密的方法,贝叶斯分类和回归树(BCART)根据可用数据提供了树架构的后验分布。与传统的贪心方法相比,该方法产生了更优的树架构。 研究人员还强调,MAPTree在计算效率方面超过了先前基于采样的策略,为实践者提供了更快的结果。MAPTree找到的决策树在性能上优于目前可用的最先进算法,或者在性能类似的情况下也表现相似,同时留下更小的环境足迹。 他们使用了来自CP4IM数据集的16个数据集来评估MAPTree和基准技术创建的模型的泛化准确性、对数似然和树大小。他们发现,MAPTree要么在测试准确性或对数似然方面优于基准技术,要么在性能相似的情况下产生明显更瘦的决策树。 总之,MAPTree为当前方法提供了更快、更有效的替代方案,代表了决策树建模的重大进步。它对数据分析和机器学习的潜在影响不容忽视,为专业人士提供了在性能和效率上出色的决策树构建工具。

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10种使用自主AI代理自动化任务的方法

介绍 在技术的动态领域中,自主人工智能代理已经成为具有变革性的实体,在重新塑造我们与数据和人工智能互动的方式。当我们深入探索这个迷人的领域时,很明显这些代理不仅仅是程序,它们代表着将人工智能融入我们日常生活的范式转变。本文将介绍您今天可以使用的10个最重要的自主人工智能代理。请继续阅读,了解这些人工智能代理可以为您做什么。 什么是自主人工智能代理? 自主人工智能代理是高级人工智能系统,能够独立运行并执行任务,而不需要持续的人类干预。这些代理利用机器学习和自动化来分析、学习和执行各种领域的任务。它们可以从简单的任务自动化工具扩展到能够理解自然语言,做出决策并随着时间的推移适应新信息的复杂系统。自主人工智能代理在革新技术与支持各种日常任务的交互方式中发挥着重要的作用。 自主人工智能代理如何工作? 您是否一直想知道自主人工智能代理到底是做什么以及它们如何能够自己完成任务?这些先进的人工智能模型被设计成将复杂的指令或目标分解为更小、更简单的任务,并以结构化的方式执行它们。它们还能自动化某些任务并循环运行。以下是大多数自主人工智能代理的基本工作流程。 定义任务:首先,人工智能代理根据清晰的指示、截止日期和优先级创建任务。 任务优先级排序:然后,它们使用人工智能算法根据紧急性和重要性对任务进行排序。 自动化任务:它们将重复性任务委托给人工智能模型以实现高效执行。 监控进展:在设置流程和执行任务后,它们实时跟踪这些任务的进展并接收更新。 交互:这些代理通过自然语言命令轻松创建、修改和管理任务。 顶级自主人工智能代理 以下是10个最重要的自主人工智能代理及其描述、优点和示例。 1. AgentGPT AgentGPT是一个功能强大且可定制的开源自主代理。它能够执行各种任务,例如规划旅行、撰写电子邮件和生成创造性的文本格式,并且可以通过添加其他功能和功能来定制。AgentGPT无需编码即可使用,您只需添加名称和目标,然后点击部署即可创建代理。它通过将复杂任务分解为较小的子任务来工作。然后,它使用迭代提示来以最小的人类参与实现主要目标。 优点 节省时间和精力:AgentGPT可以自动化其他需要您大量时间和精力完成的任务。 提高生产力:通过自动化任务,您可以释放更多时间关注更重要的事情。 更有趣:通过自动化您认为乏味或枯燥的任务,它可以帮助您更加有趣。 更具创造力:它还可以通过生成新的想法和可能性来帮助您更具创造力。 示例 规划夏威夷之旅:AgentGPT可以帮助您计划一次详细的夏威夷之旅,包括寻找航班、住宿和活动。 撰写电子邮件:它可以帮助您撰写电子邮件,包括编写主题、正文和签名。 生成诗歌:您甚至可以使用AgentGPT根据特定的押韵方案和格律生成诗歌。…

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ChatGPT的代码解释器:GPT-4高级数据分析用于数据科学家

介绍 ChatGPT是由OpenAI开发的强大语言模型,凭借其理解和对人类输入进行对话回应的能力,席卷了全球。ChatGPT最令人兴奋的特点之一是其能够生成包括Python、Java、JavaScript和C++在内的各种编程语言的代码片段。这个特性使得ChatGPT成为开发人员的热门选择,他们可以通过它快速原型设计或解决问题,而不需要自己编写整个代码库。本文将探讨ChatGPT对数据科学家的高级数据分析代码解释器以及它的工作原理和生成机器学习代码的用途。我们还将讨论使用ChatGPT的一些优点和限制。 学习目标 了解ChatGPT的高级数据分析如何工作以及如何用它生成机器学习代码。 学习如何使用ChatGPT的高级数据分析来为使用Python的数据科学家生成代码片段。 了解ChatGPT的高级数据分析生成机器学习代码的优点和限制。 学习如何使用ChatGPT的高级数据分析设计和实现机器学习模型。 了解如何预处理机器学习数据,包括处理缺失值,编码分类变量,对数据进行归一化和缩放数字特征。 学习如何将数据拆分为训练集和测试集,并使用准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差、绝对误差、R平方值等指标评估机器学习模型的性能。 通过掌握这些学习目标,人们应该了解如何使用ChatGPT的高级数据分析生成机器学习代码并实现各种机器学习算法。他们还应该能够将这些技能应用到现实世界的问题和数据集上,展示他们在使用ChatGPT的高级数据分析处理机器学习任务方面的熟练程度。 本文作为”数据科学博客马拉松”的一部分发表。 ChatGPT的高级数据分析是如何工作的? ChatGPT的高级数据分析基于一种称为Transformer的深度学习模型,该模型经过大量文本数据的训练。Transformer使用自注意机制来理解输入文本的不同部分之间的上下文和关系。当用户输入提示或代码片段时,ChatGPT的模型根据训练数据学到的模式和结构生成响应。 ChatGPT的高级数据分析可以通过利用大量的在线代码来生成代码片段。ChatGPT的模型可以通过分析开源存储库和其他代码源学习各种编程语言的语法、语义和习惯用法。当用户请求生成相关且可行的代码片段时,ChatGPT的模型可以利用这些知识生成代码。 使用ChatGPT生成机器学习代码 机器学习是ChatGPT的高级数据分析最有前景的应用之一。随着深度学习和机器学习应用的兴起,它们越来越成为研究和开发的重要领域。然而,设计和实现这些模型可能复杂且耗时,需要在线性代数、微积分、概率论和计算机科学等方面具备专业知识。 ChatGPT的高级数据分析可以通过生成机器学习代码片段来简化这个过程,用户可以将这些代码片段集成到自己的项目中。例如,用户可以要求ChatGPT生成一个基于提供的以.csv格式输入的加利福尼亚州房价训练数据的线性回归技术的代码片段。ChatGPT的模型可以根据用户的输入生成包含必要导入、数据预处理步骤、模型架构和训练过程的代码片段。 将数据集上传到ChatGPT中的代码解释器,并在下面的提示框中输入。 提示: 使用sklearn对上述数据集执行线性回归,并显示所有步骤的Python代码。数据中的预测变量是median_house_value。 回答: 使用sklearn在“housing.csv”数据集上进行线性回归的步骤,以“median_house_value”作为目标变量,如下所示: 数据探索:加载数据集并快速检查其结构。 数据预处理:处理缺失值,对分类变量进行编码(如果有),并对数值特征进行缩放。 数据拆分:将数据集拆分为训练集和测试集。…

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MLOps 使用实施欺诈交易检测

介绍 在当今数字化的世界中,人们越来越倾向于通过在线交易和数字支付来进行交易,而不是使用现金,这是因为它的便利性。随着过渡的增加,欺诈行为也在增加。欺诈交易可以是任何类型,因为它涉及使用虚假身份或虚假信息要求钱款。这给个人和金融机构带来了重大问题。在这个项目中,我们将使用信用卡数据集来设计使用Airflow工具监控实时交易并预测其是否真实或欺诈的MLOPs模型。 学习目标 检测欺诈交易的重要性。 清理数据,转换数据集和预处理数据。 对数据集进行可视化分析以获得洞察力。 在数据科学中使用欺诈交易检测模型的实际应用。 使用Python编程语言进行欺诈交易数据分析 使用MS Azure和Airflow构建端到端的欺诈检测 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发布。 什么是欺诈交易估计模型? 欺诈交易数据集包含来自不同来源的数据,其中包含交易时间、姓名、金额、性别、类别等列。欺诈交易估计模型是一个用于预测虚假交易的机器学习模型。该模型是在大量有效交易和欺诈交易的基础上进行训练的,以预测新的虚假交易。 什么是欺诈交易分析? 欺诈交易分析是分析过去数据集的过程。数据集分析旨在发现数据中的异常情况并找出数据集中的模式。欺诈交易分析在保护客户和减少财务损失方面起着关键作用。有不同类型的欺诈交易分析,例如基于规则的分析和异常检测。 基于规则的分析:基于规则的分析涉及创建规则来标记无效交易。例如,可以根据地理区域制定规则。 异常检测:异常检测涉及发现异常或异常的交易。例如,从新的IP地址进行的交易。 检测欺诈交易的重要性 对于企业和金融机构来说,检测欺诈交易对于保护客户免受欺诈和保护他们的资金至关重要。以下是检测欺诈交易的一些关键原因。 减少财务损失:欺诈交易给企业带来巨额财务损失,从而减少它们的利润。因此,企业检测欺诈交易变得至关重要。 维护声誉:维护声誉对于企业来说是至关重要的,因为它会导致潜在客户和顾客的流失。 保护客户和企业:欺诈交易可能对客户造成财务损失和情感影响。通过检测欺诈交易,企业可以保护客户和他们的业务。 数据收集和预处理 数据收集和预处理是开发欺诈检测模型的重要部分。一旦收集到数据,需要对数据集执行多个步骤。 数据清理:数据清理包括删除不需要的数据,例如重复数据,并填充缺失的数据值。…

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GATE DA 2024年样题试卷

介绍 2024年的GATE考生们,有一个好消息要告诉你们!印度科学学院(IISc)刚刚发布了即将到来的GATE考试的样题。这些样题是提高你准备的宝贵资源。在这篇博文中,我们汇总了一系列来自GATE DA样题的问题,以增强你的准备能力。 前25个问题每个问题分值为1分 1. 令𝑏为搜索树的分支因子。如果从初始状态经过𝑑步最优路径到达目标状态,在最坏情况下,迭代深度优先搜索(IDDFS)和迭代深度A*搜索(IDA*)将会扩展初始状态多少次? (A) IDDFS – 𝑑, IDA* -𝑑(B) IDDFS – 𝑑, IDA* -(𝑏)^d*(C) IDDFS – 𝑏^d, IDA* -𝑑(D) IDDFS – 𝑏^d,…

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美国前十个在线数据科学课程

介绍 数据科学是技术世界中的未来趋势。作为一个充满活力的领域,数据科学将信息转化为可操作的数据,并在算法帮助推动成功的领域中越来越受欢迎。最重要的是学习技能和知识,使个人能够获得未来的职业。动手实践和面对现实问题有助于学习者发展职业技能,提升自己的职业生涯,并提升自己的技术知识基础。在美国在线数据科学课程是在舒适的家里学习数据科学技能的最佳选择。 美国的数据科学职业发展 美国的数据科学职业经历了一次成功的突破。每家组织都必须处理各种类型的数据,这就需要各个领域的数据科学专家。 专业的数据科学家的需求在增加,公司愿意提供高薪酬,正如以下图像所示。 随着组织从数据中提取有价值的信息,这些信息用于根据派生的结果做出明智的决策。整个过程需要一个专业的专家来处理现场。在美国的在线数据科学课程是一种重要的工具,可以帮助个人有效地学习数据科学,以满足对在美国的数据科学家的不断增长的需求。 为什么要在线学习数据科学? 学习在线数据科学课程的好处多多,使得这门课程成为期待在其中投资时间的人们的热门选择。 一些关键的好处包括: 获取权限:在线课程提供了大量的知识和有价值的信息,学习者只需在互联网上点击即可提升自己的技能。这为时间紧迫的人们提供了灵活性,他们想在这一领域提高效率。 自学:自学课程不会限制一个人的学习速度。这种灵活性允许学习者个性化他们的学习体验。 价钱合理:在线学习课程比课堂学习费用更低,并且还有许多其他费用要添加到费用中。 行业相关内容:在线数据科学课程提供行业相关的见解和内容,展示最新的趋势和技术。 学习风格:在线课程可以基于测验、论坛和多媒体内容提供多样化的学习风格。这使得学习者能够有效地参与其中。 在一门好的数据科学课程中,你应该期望学到哪些概念? 在线数据科学课程的课程设置因平台和课程提供商而异。然而,在美国最好的在线数据科学课程中提供的主要课程包括: 数据科学简介 数学和统计技巧 机器学习 编码 机器学习中使用的算法 数据科学的统计基础 数据结构与算法 科学计算 优化技术…

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为B2B公司实现基于AI的客户细分:一份路线图

总部位于北卡罗来纳州的英格索尔兰德是世界领先的综合企业之一该公司拥有多个业务部门,包括压缩空气系统、暖通空调解决方案和面向科学实验室和货运运输公司等多个行业的尖端技术产品它还在175多个国家有业务,主要在…运作

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如何在线学习机器学习?

介绍 机器学习是当前高度发展的技术领域。这项技术使得计算机系统能够在没有技术编程的情况下学习和做出决策。它具有各种应用,包括识别模式、数据分析和随着时间的推移改善性能。本指南将介绍如何在线学习机器学习,为您介绍可用的最佳机器学习课程,并帮助您选择合适的课程。 什么是机器学习? 机器学习是人工智能领域利用数据和算法解决问题和做出决策的方式,随着时间的推移提高其效率。机器学习的类型包括: 监督学习:这种类型的机器学习依赖于数据,并提供算法来帮助系统学习。用户提供给机器的结果最终是标记的数据集,其余数据作为输入特征。例如,您想了解软件失败的统计数据和原因。在这种情况下,您将向机器提供10个未能成功的软件的数据和解释,并提供10个成功的软件和原因的数据。标记数据监督系统理解您可能正在寻找的数据。 无监督学习:无监督学习不依赖于标记的数据集和数据。这种类型的机器学习帮助创建预测模型。无监督学习中最常用的模型包括: 隐马尔可夫模型 聚类 层次聚类 高斯混合模型 强化学习:强化学习类似于人类的知识。该模型与环境进行交互,并依赖于获得正反馈。它使用一种试错的方法。 为什么要在线学习机器学习? 通过最佳的机器学习课程在线学习机器学习,可以获得灵活的学习机会。在线学习专业技能带来众多好处,例如: 可访问性:任何时候、任何地点都可以访问课程提供的大量信息和丰富的数据。 灵活性:学习者可以调整学习时间和学习进度。最佳的机器学习课程不会限制用户必须在特定时间范围内学习。 成本效益:在线学习机器学习课程相对于线下课程来说,包括基础设施、维护和服务等相关成本是相对较低的。 与行业相关的内容:在线学习提供与行业相关的内容,强调提供与行业趋势相关的培训。这种类型的学习使学习者与技术领域的趋势相结合。 个性化关注:最佳的在线机器学习课程提供个性化辅导和关注,提高学习者的技能发展质量。 机器学习课程大纲是什么样的? 在线机器学习课程提供精良的课程,总结了整个学科的范围。一般的课程大纲包括: 机器学习简介 监督学习和线性回归 分类和逻辑回归 决策树和随机森林 朴素贝叶斯和支持向量机…

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以数据为导向:与Srikanth Velamakanni一起打造数据驱动型组织

Analytics Vidhya的“以数据为先导”是一系列采访,行业领导者们在其中分享他们的经验、职业旅程、有趣的项目等等。在系列的第五集中,我们有一个非常特别的嘉宾加入了我们——Srikanth Valamakanni先生。他是Fractal Analytics的集团首席执行官、联合创始人和副主席,Fractal Analytics是印度最大的人工智能公司之一。在这次采访中,他与我们分享了关于构建数据驱动组织的见解和观察。作为该国数据分析领域的先驱之一,他还谈到了AI在多年间的变化趋势。此外,他对数据分析、数据科学和教育的深深热情也在与Analytics Vidhya的创始人兼首席执行官Kunal Jain的对话中得到了突显。以下是该次采访的摘录。 您可以在此处观看完整的采访。 AI的演进 Kunal J:我想从您的早期开始谈起。您于23年前创办了Fractal,在那个时候,分析几乎是闻所未闻的。所以,您见证了这个行业从一个非常小众到现在的发展。对您来说,这个旅程是怎样的? Srikanth V:我们的旅程非常有趣,因为它反映了AI的进步之旅。众所周知,AI这个词是在1956年的一个夏季会议上提出的。2006年,我看了会议上的录音和笔记,这次会议距离Dartmouth会议已经过去了50年。1956年的一些与会者,如Marvin Minsky等人,也参加了2006年的会议,讨论了在这50年里AI世界的进展。他们试图了解在接下来的多年里会发生什么。 我看到了那次讨论的记录,感到非常着迷,因为即使在2006年,人们实际上还在讨论AI会走上首先逻辑、创建规则、例外等的道路,还是会走向深度学习,或者当时所称的神经网络。 早些时候,当我在学习电气工程时,我学校的计算机科学系正在学习AI。他们有一门关于AI的课程,而我们有一门关于神经网络的课程——它们是两回事。AI意味着规则,比如模糊逻辑创建规则,而我们使用非常基础的神经网络进行指纹识别、签名验证等。那是在90年代。 所以,即使在2006年,定义和区别并不是很清晰。仅仅4年后,突然间,神经网络和深度学习成为了世界各地的核心主题。我们开始看到IBM、微软、谷歌等实验室取得的令人印象深刻的成果。然后在2011-12年,非常有趣的事情发生了——谷歌意识到这项技术将以非常重要的方式改变世界。所以他们聘请了Jeffrey Hinton,众所周知,他将AI应用于谷歌的每个产品。 所以,我多年来在AI进化方面所见到的是,有过谷歌的旧日子。然后到了2010年,那些最大的AI本土或数字本土公司开始意识到AI的潜力。到了2015年,世界各地的财富100和财富500公司开始意识到这一点。大约在2014-15年,我开始看到许多董事会要求他们的首席执行官来展示他们的数据策略或AI策略。然而,在印度这仍然不是一件很大的事。 但在2020年,AI在全球范围内变得非常重要。尤其是COVID之后,它开始蓬勃发展,现在在2023年,有了ChatGPT之后,它已经成为我们无法停止讨论的一个话题。 Fractal的AI之旅 Srikanth V:如果您看一下Fractal的旅程,前10年全部都是关于使用分析解决问题。所以,我们知道一个非常明确的决策问题。我们通过数据观察正在发生的事情,预测可能会发生的事情,并帮助公司做出更好的决策。在很大程度上,这是通过逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost等技术来完成的。直到2010年,我们大部分时间都在处理结构化数据。</p 到2011-12年,我们创建了一个叫做Fractal Sciences的公司,来探索这个领域里最令人印象深刻的新问题并投资于它们。从此,我们推出了很多产品,并最终聘请了Prashant…

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