为何基于决策树的模型经久不衰?何时使用基于决策树的模型?

论智 2018-10-09 08:55 次阅读

编者按:保险业数据科学家Alan Marazzi用R语言展示了基于决策树的模型的强大和简洁之处。

这是一篇基于决策树的模型的简明介绍,尽量使用非技术术语,同时也给出了模型的R语言实现。由于这篇文章已经够长了,因此我们省略了一些代码。不过别担心,你可以在配套的GitHub仓库中找到完整代码:https://github.com/alanmarazzi/trees-forest

为何基于决策树的模型经久不衰

决策树是一组通常用于分类的机器学习算法。因为它们简单有效,所以也是初学者首先学习的算法之一。你大概很难在最新的机器学习论文和研究上看到它们,但在真实世界项目中,基于决策树的模型仍被广泛使用。

之所以得到如此广泛的使用,主要原因之一是它们的简单性和可解释性。下面是一棵预测天气是否多云的简单决策树。

这一方法让我们可以通过传入数据预测某个变量,不过,大概更重要的是我们可以推断预测因子之间的关系。这意味着我们可以从底部开始,看看哪些因素导致了多云。

比如,如果风很小,看起来要下雨了,那说明是多云。对简单模型而言,这些规则可以被人类所学习和应用,或者我们可以生成一份清单以辅助决策过程。通过可视化决策树,我们可以理解机器是如何工作的,为何将某些日子分类为多云,将另一些日子分类为非多云。

尽管这看起来挺微不足道的,但在许多情形下,我们需要知道模型为何做出某些预测。考虑一个预测是否接受胸痛患者的模型。在测试了许多高级模型之后,医生想要搞清楚算法为什么让某些处以危险之中的患者回家。所以他们在数据上运行了一个基于决策树的模型,结果发现算法认为患有哮喘的胸痛病人风险很小。

这是一个巨大的错误。医生非常清楚哮喘和胸痛必须立刻治疗,这意味着哮喘和胸痛的病人会马上得到收治。你发现问题所在了吧?用于建模的数据认为这类病人风险很小,是因为所有这类病人都得到了治疗,所以极少有人在此之后死亡。

何时使用基于决策树的模型

如前所述,当可解释性很重要时,决策树非常好,即使它可能仅用于理解预测哪里出错了。实际上,基于决策树的模型可以变得非常复杂,在损失可解释性的同时,增加准确性。这里存在着一个权衡。

另一个使用决策树的理由是它们非常容易理解和解释。在有一些强预测因子的情形下,决策树可以用来创建可以同时为机器和人类使用的模型。我刚想到的一个例子是预测顾客是否最终会购买某物的决策树模型。

评测也是这些方法大放异彩之处:你很快会发现,用于分类时,即使是相当简单的基于决策树的模型,也很难被大幅超过。我个人经常在要处理的数据集上运行随机森林(后文会介绍这一算法),接着尝试战胜它。

R语言配置

在开始之前,你可能需要先配置一下R环境。

安装如下包:

trees_packages <- c("FFTrees",    "evtree",    "party",    "randomForest",    "intubate",    "dplyr")install.packages(trees_packages)

这些是在R语言中使用基于决策树的模型和数据处理的主要包,但它们不是唯一的。任何你打算使用的基于决策树的模型,几乎都有几十个包可以用,不信的话可以上Crantastic搜索一番。

现在是植树时刻!我决定使用Titanic数据集,机器学习社区最著名的数据集之一。你可以从Kaggle(c/titanic)或GitHub(alanmarazzi/trees-forest)获取这一数据集。我将直接从清洗数据和建模开始讲起,如果你在数据下载、加载上需要帮助,或者缺乏头绪,可以参考我之前的文章Data Science in Minutes或者GitHub仓库中的完整代码。

预备数据

首先,我们看下要处理的数据是什么样子的:

我真心不喜欢有大写字母姓名的数据集,很幸运,我们可以用tolower()函数,一行代码转换为小写字母:

names(titanic) <- tolower(names(titanic))

接着,将sex和embarked变量转换为因子(类别变量):

titanic$sex <- as.factor(titanic$sex)titanic$embarked <- as.factor(titanic$embarked)

建模时最重要的步骤之一是处理缺失值(NA)。许多R模型可以自动处理缺失值,但大多数只不过是直接移除包含缺失值的观测。这意味着可供模型学习的训练数据变少了,这几乎一定会导致准确率下降。

有各种填充NA的技术:填充均值、中位数、众数,或使用一个模型预测它们的值。我们的例子将使用线性回归替换数据集中年龄变量的缺失值。

乍看起来这个想法有点吓人,有点怪异,你可能会想:“你说的是,为了改进我的模型,我应该使用另一个模型?!”但其实并没有看起来这么难,特别是如果我们使用线性回归的话。

首先让我们看下年龄变量中有多少NA:

mean(is.na(titanic$age))[1] 0.1986532

将近20%的乘客没有年龄记录,这意味着如果我们不替换缺失值,直接在数据集上运行模型的话,我们的训练数据只有714项,而不是891项。

是时候在数据上跑下线性回归了:

age_prediction <- lm(age ~ survived + pclass + fare, data = titanic)summary(age_prediction)

我们干了什么?我们告诉R求解如下线性等式,找出恰当的α、βn的值。

age = α + β1∗survived + β2∗pclass + β3∗fare

然后我们在创建的模型上调用summary()函数,查看线性回归的结果。R会给出一些统计数据,我们需要查看这些数据以了解数据的情况:

Call:lm(formula = age ~ survived + pclass + fare, data = titanic)Residuals:    Min      1Q  Median      3Q     Max -37.457  -8.523  -1.128   8.060  47.505 Coefficients:            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    (Intercept) 54.14124    2.04430  26.484  < 2e-16 ***survived    -6.81709    1.06801  -6.383 3.14e-10 ***pclass      -9.12040    0.72469 -12.585  < 2e-16 ***fare        -0.03671    0.01112  -3.302  0.00101 ** ---Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 13.03 on 710 degrees of freedom  (177 observations deleted due to missingness)Multiple R-squared:  0.1993,    Adjusted R-squared:  0.1959 F-statistic:  58.9 on 3 and 710 DF,  p-value: < 2.2e-16

上面第一行(Call)提示我们是哪个模型产生了这一结果,第二行显示了残差,之后是系数。这里我们可以查看系数的估计值,它们的标准差,t值和p值。之后是一些其他统计数据。我们看到R实际上移除了含NA的数据(177 observations deleted due to missingness)。

现在我们可以使用这个模型来填充NA了。我们使用predict()函数:

titanic$age[is.na(titanic$age)] <- predict(age_prediction,    newdata = titanic[is.na(titanic$age),])

逻辑回归基准

是否幸存这样的二元分类问题,逻辑回归很难战胜。我们将使用逻辑回归预测泰坦尼克幸存者,并将这一结果作为基准。

别担心,在R中进行逻辑回归非常直截了当。我们引入dplyr和intubate库,然后调用glm()函数运行逻辑回归。glm()接受三个参数,predictors为预测因子,例如年龄、舱等,response为结果变量,这里我们传入survived,family指定返回结果的类别,这里我们传入binomial。

library(dplyr) # 数据处理library(intubate) # 建模工作流# btbt_glb是 %>% 版本的glm函数logi <- titanic %>%    select(survived, pclass, sex, age, sibsp) %>%    ntbt_glm(survived ~ ., family = binomial)summary(logi)

下面让我们查看下逻辑回归模型做出的预测:

# 收集训练数据上的预测logi_pred <- predict(logi, type = "response")# 预测值在0和1之间,我们将其转换为`survived`或`not`survivors_logi <- rep(0, nrow(titanic))survivors_logi[logi_pred > .5] <- 1# 这将成为我们的基准table(model = survivors_logi, real = titanic$survived)

上面的混淆矩阵给出了模型在训练数据上的结果:预测572人死亡(0),319人幸存(1)。矩阵的对角线表明,480项和250项预测正确,而预测死亡的92人实际上幸存了,预测幸存的69人实际上未能幸存。

对这样开箱即用的模型而言,82%的预测精确度已经相当不错了。但是我们想在未见数据上测试一下,所以让我们载入测试集,试下模型在测试集上的效果。

test <- read.csv(paste0("https://raw.githubusercontent.com/",    "alanmarazzi/trees-forest/master/data/test.csv"),    stringsAsFactors = FALSE,    na.strings = "")# 和训练集一样,清洗下数据names(test) <- tolower(names(test))test$sex <- as.factor(test$sex)

下面在测试数据上预测幸存率:

test_logi_pred <- predict(logi, test, type = "response")surv_test_logi <- data.frame(PassengerId = test$passengerid,    Survived = rep(0, nrow(test)))surv_test_logi$Survived[test_logi_pred > .5] <- 1write.csv(surv_test_logi, "results/logi.csv", row.names = FALSE)

我们将结果保存为csv,因为测试数据没有标签,我们并不知道预测是否正确。我们需要将结果上传到Kaggle以查看结果。最终模型做出了77.5%的正确预测。

快速和低成本决策树

终于可以开始植树了!我们将尝试的第一个模型是快速和低成本决策树。这基本上是最简单的模型。我们将使用R的FFTrees包。

# 临时复制下数据集,因为FFTrees包里也包含titanic变量titanicc <- titaniclibrary(FFTrees)titanic <- titaniccrm(titanicc)

载入包,我们只需在选中的变量上应用FFTrees。

fftitanic <- titanic %>%    select(age, pclass, sex, sibsp, fare, survived) %>%    ntbt(FFTrees, survived ~ .)

模型需要跑一会儿,因为要训练和测试不止一棵FFTree。最终得到的结果是一个FFTree对象,包含了所有测试过的FFTree:

fftitanic[1] "An FFTrees object containing 8 trees using 4 predictors {sex,pclass,fare,age}"[1] "FFTrees AUC: (Train = 0.84, Test = --)"[1] "My favorite training tree is #5, here is how it performed:"                        trainn                      891.00p(Correct)               0.79Hit Rate (HR)            0.70False Alarm Rate (FAR)   0.16d-prime                  1.52

我们看到,算法使用最多4个预测因子测试了8棵树,表现最佳的是5号树。接着我们看到了这棵树的一些统计数据。这些输出很有帮助,但可视化方法能够更好地帮助我们理解发生了什么:

plot(fftitanic,     main = "Titanic", decision.names = c("Not Survived", "Survived"))

这一张图中有大量信息,从上往下依次为:观测数目、分类数目、决策树、诊断数据。让我们重点关注决策树。

决策树的第一个节点考虑sex变量:如果是女性(sex != male),我们将直接退出决策树,预测幸存。粗暴,但相当有效。如果是男性,将通过第二个节点pclass。这里,如果是三等舱,我们将退出决策树,预测死亡。接着,如果船费超过£ 26.96(fare),预测幸存。最后一个节点考虑的是age(年龄):如果年龄大于21.35岁,预测死亡。

在图表的Performance(表现)区域,我们最关心左侧的混淆矩阵,我们可以对比之前逻辑回归得到的混淆矩阵。

此外,我们也可以查看下右侧的ROC曲线。FFTrees包在数据上自动运行逻辑回归和CART(另一种基于决策树的模型),以供比较。仔细看图,我们看到,代表逻辑回归的圆圈基本上完全被5号树的圆圈盖住了,意味着这两个模型表现相当。

现在我们分类测试数据,并提交结果至Kaggle。如同我之前说过的那样,这些决策树极为简单。我上面解释决策树如何工作时,解释每一个节点的句子中都有“如果”,这意味着我们可以依照同样的结构创建一个基于清单的分类器,或者,我们甚至可以记住这些规则,然后手工分类。

ffpred <- ifelse(test$sex != "male", 1,                 ifelse(test$pclass > 2, 0,                        ifelse(test$fare < 26.96, 0,                               ifelse(test$age >= 21.36, 0, 1))))ffpred[is.na(ffpred)] <- 0

只需4个嵌套的ifelse语句,我们就可以分类整个数据集。我们只有2个NA,所以我决定将它们分类为“未幸存”。接着我们只需将csv格式的结果上传到Kaggle,看看模型表现如何。

我们的4个if-else语句表现只比基准差了1%. 考虑到模型的简单性,这是非常出色的成绩。

聚会时分

party包使用条件推理树,比FFTrees更复杂的决策树。简单来说,条件推理树在决定分割节点时,不仅考虑重要性,还考虑数据分布。虽然条件推理树更复杂,但使用起来很简单,加载包后只需使用ctree函数即可创建决策树。

library(party)partyTitanic <- titanic %>%    select(age, pclass, sex, sibsp, fare, survived) %>%    ntbt(ctree, as.factor(survived) ~ .)

运行模型后,我们可以调用这个包的绘图函数可视化得到的决策树,plot(ctree_relust)。这里我们不在乎其他花里胡哨的东西,只在意最终得到的决策树。所以会使用一些可选参数让输出整洁一点。

plot(partyTitanic, main = "Titanic prediction", type = "simple",     inner_panel = node_inner(partyTitanic,                              pval = FALSE),     terminal_panel = node_terminal(partyTitanic,                                    abbreviate = TRUE,                                    digits = 1,                                    fill = "white"))

不幸的是较大的树占用更多空间,如果再加上一些节点,图就基本上看不清了。将这棵树和上面那棵FFTree比较一下,我们看到现在这棵树更复杂:之前我们直接预测每个男性死亡,现在这个模型尝试将男性分为多种情况。

增加的复杂性降低了15%的训练误差。和上面的FFTree相比,这是一项改进。

train_party <- Predict(partyTitanic)table(tree = train_party, real = titanic$survived)

不过,很遗憾,我们下面将学到机器学习最重要的一课。事实上,在测试集上的分类正确率只有73.7%!

你也许会问,这怎么可能?我们刚看到的是过拟合现象。模型考虑的一些变量最终看来其实是噪声。结果在训练集上改善了,但在未见数据上的表现变差了。有多种应对这一问题的方式,比如剪枝。剪枝的意思是削减分支,比如通过降低树的最大深度达成。剪枝搭配交叉验证,很可能改善测试数据上的结果。

集成模型

目前为止,我们开发的都是单个学习者,意味着我们通过一个模型找到解决方案。另一系列的机器学习算法是集成,通过许多所谓的弱小学习者创建的模型。背后的理论是通过使用许多学习者(在我们的例子中是决策树),结合他们的选择,我们能得到良好的结果。

集成模型因模型创建方法、组合结果方式的不同而不同。可能看起来有点杂乱,但部分集成方法通常是开箱即用的,是一个很好的优化结果的选择。

集成的目的是为了减少方差。比如,我们上面在训练集上得到了良好的结果,但在测试集上的误差率却很大。如果我们有不同的训练集,不同的模型,那么各自会有不同的偏差,集成之后就能得到更好的结果。

我们将查看三种不同的集成算法:Bagging、随机森林、Boosting。

Bagging

bagging的主要思路相当简单:如果我们在不同的训练集上训练许多较大的决策树,我们将得到许多高方差、低偏差的模型。平均每棵树的预测,我们就能得到方差和偏差相对较低的分类。

你可能已经发现一个问题,我们并没有许多训练集。为了应对这一问题,我们通过bootstrap方法创建这些训练集。bootstrap不过是一种有放回的重复取样方法。

x <- rnorm(100) # 生成随机向量# 定义固定取样函数boot_x <- function(x, size) {    sample(x, size, replace = TRUE)}# 循环取样,直到取满需要的样本bootstrapping <- function(x, reps, size) {    y <- list()    for (i in seq_len(reps)) {        y[[i]] <- boot_x(x, size)    }    y}# 结果是一个列表z <- bootstrapping(x, 500, 20)

为了在泰坦尼克数据上运行bagging,我们可以使用randomForest包。这是因为bagging和随机森林差不多,唯一的区别是在创建决策树时考虑多少预测因子。bagging中,我们考虑数据集中的每个预测因子,我们可以通过设置mtry参数做到这一点。

library(randomForest)# 如果你希望重现结果,别忘了设置一样的随机数种子set.seed(123)# 创建bagging模型titanic_bag <- titanic %>%    select(survived, age, pclass, sex, sibsp, fare, parch) %>%    ntbt_randomForest(as.factor(survived) ~ ., mtry = 6)

注意,这里我们将survived作为因子(as.factor)传入,这样就可以使函数创建分类树,而不是回归树(是的,决策树同样可以用于回归)。

bagging默认创建500棵树,如果你想要增加更多树,可以传入ntree参数,设定一个更高的数值。

上面的代码有一个问题,直接跳过NA,不作预测。为了在避免进一步特征工程的前提下,生成符合Kaggle要求的结果,我决定将测试集中的NA用中位数替换。不幸的是,这个问题限制了预测能力,结果是66.5%的正确预测率。

随机森林

随机森林是最著名的机器学习算法之一,原因是它开箱即用的效果好到没道理。随机森林几乎和bagging一样,只不过使用较弱的学习者,创建决策树时只考虑有限数量的预测因子。

你可能会问使用全部预测因子和仅使用部分预测因子有什么区别。答案是使用所有预测因子时,在不同的bootstrap取样的数据集上创建决策树时,前两个分割很可能是一样的,因为创建决策树时考虑的是预测因子的重要性。所以使用bagging创建的500棵树会很相似,相应地,做出的预测也会很相似。

为了限制这一行为,我们使用随机森林,通过mtry参数限制预测因子。我们使用交叉验证决定“最好”的参数值,或者尝试一些经验法则,比如ncol(data)/3和sqrt(ncol(data)),不过在这个例子中我将mtry参数值定为3.

我建议你试验不同的值,然后查看发生了什么,以更好地理解随机森林算法。

set.seed(456)titanic_rf <- titanic %>%    select(survived, age, pclass, sex, sibsp, fare, parch) %>%    ntbt_randomForest(as.factor(survived) ~ ., mtry = 3, n.trees = 5000)

结果是74.6%,比bagging要好不少(译者注:这里的比较不是很公平,因为之前bagging只用了500棵树,而这里随机森林用了5000棵树,感兴趣的读者可以试下统一数量后再做比较),但还是比逻辑回归差一点。

随机森然有很多实现,也许我们可以尝试下party包,用下条件推断树构成的随机森林。

set.seed(415)titanic_rf_party <- titanic %>%    select(survived, age, pclass, sex, sibsp, fare, parch) %>%    ntbt(cforest, as.factor(survived) ~ .,            controls = cforest_unbiased(ntree = 5000, mtry = 3))

如你所见,代码和之前差不多,但是结果是不是差不多呢?

这个结果差不多可以算是和逻辑回归打了个平手。

Boosting

和之前“奋发”学习的算法不同,boosting缓慢学习。实际上,为了避免过拟合,bagging和随机森林需要创建几千棵决策树,然后平均所有预测。boosting的方式与此不同:创建一棵树,结果基于第一棵树的结果创建另一棵树,以此类推。

boosting比其他基于决策树的算法学得慢,这有助于防止过拟合,但也要求我们小心地调整学习速度。从下面的代码中,我们能看到,boosting的参数和随机森林比较相似。

library(gbm)set.seed(999)titanic_boost <- titanic %>%    select(survived, age, pclass, sex, sibsp, fare, parch) %>%    ntbt(gbm, survived ~ .,         distribution = "bernoulli",         n.trees = 5000,         interaction.depth = 3)

我们使用gbm包中的同名函数(ntbt),并指定distribution参数为bernoulli(伯努利分布),告诉函数这是一个分类问题。n.trees参数指定创建决策树的数目,interaction.depth指定树的最大深度。

76%,和逻辑回归、随机森林、FFTrees的结果差不多。

我们学到了

复杂模型 > 简单模型 == 假。 逻辑回归和FFTrees很难战胜,而且我们只需一点特征工程就可以进一步提升简单模型的表现。

特征工程 > 复杂模型 == 真。 特征工程是一项艺术。它是数据科学家最强大的武器之一,我们可以使用特征工程改进预测。

创建模型 == 乐! 数据科学家很有意思。尽管R有时会让人有点沮丧,但总体而言学习R回报丰厚。如果你希望进一步了解细节,或者想要一个逐步的指南,你可以访问文章开头提到的GitHub仓库,里面有完整的代码。

如果你喜欢这篇文章,请留言、转发。你也可以订阅我的博客rdisorder.eu

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原文标题:别迷失在森林里

文章出处:【微信号:jqr_AI,微信公众号:论智】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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使用AI方面的知识来改进人类智能

在许多机器学习任务中,我们使用一种称为梯度下降的优化算法。这是机器实际学习的方式。理解这一算法的基础....

的头像 论智 发表于 11-21 09:01 442次 阅读
使用AI方面的知识来改进人类智能

如何使用雷达图序列进行海洋多维数据可视化的方法

传统的海洋水文数据可视化方法通常只对单一要素进行显示,而多维数据可视化方法通常只在二维平面坐标系上显....

发表于 11-20 17:28 40次 阅读
如何使用雷达图序列进行海洋多维数据可视化的方法

如何使用迁移学习与多标签平滑策略进行图像自动标注

针对图像标注数据集标签分布不平衡问题,提出了基于标签平滑策略的多标签平滑单元( MLSU)。MLSU....

发表于 11-20 16:31 56次 阅读
如何使用迁移学习与多标签平滑策略进行图像自动标注

如何通过组合沿方位角方向的切面来创建动画

在参数化表面的设置窗口中,Study 1/Solution 1(2) 可用作数据集,结果参数 the....

的头像 COMSOL 发表于 11-20 11:37 215次 阅读
如何通过组合沿方位角方向的切面来创建动画

一本100页的机器学习书籍近日大受好评

决策树是一个可用于做决策的非循环图。在图的每个分支节点中,检查特征向量的特定特征j。如果特征的值低于....

的头像 新智元 发表于 11-20 09:27 424次 阅读
一本100页的机器学习书籍近日大受好评

决定神经网络学习处理速度的因素

最后,重点是这种算法并不高效,它在每次迭代中都需要用全部的训练集。这意味着,在每个epoch中我们都....

的头像 论智 发表于 11-20 09:10 417次 阅读
决定神经网络学习处理速度的因素

一些在文本数据量不够大的时候可用的一些实用方法

在这篇文章中,我将展示一些由我自己开发或是我在文章、博客、论坛、Kaggle和其他一些地方发现的方法....

的头像 中国人工智能学会 发表于 11-19 17:39 467次 阅读
一些在文本数据量不够大的时候可用的一些实用方法

如何使用实体相似度信息的知识图谱补全算法

为了解决知识图谱的链接预测问题,提出了一种共享变量的神经网络模型(LCPE),该模型通过将实体和关系....

发表于 11-19 16:16 469次 阅读
如何使用实体相似度信息的知识图谱补全算法

文本数据量不够大的时候可用的一些实用方法,从而赋予小数据集以价值

Dropout是另一种较新的正则化方法。它具体的做法是在训练期间,神经网络中的每个节点(神经元)按照....

的头像 新智元 发表于 11-19 09:16 699次 阅读
文本数据量不够大的时候可用的一些实用方法,从而赋予小数据集以价值

Imagination宣布正在与剑桥大学合作,开发VR可视化平台

通过实时渲染来自多维数据集的数百万个数据点,《Lume》从而令复杂且密集的数据集变得更易获取。用户可....

的头像 AR联盟 发表于 11-18 09:19 350次 阅读
Imagination宣布正在与剑桥大学合作,开发VR可视化平台

Facebook出品的时序分析库Prophet

snavie,类似naive,不过考虑了季节性因素。例如,在周季节性数据的情形下,用上周一的数据预测....

的头像 论智 发表于 11-18 09:03 970次 阅读
Facebook出品的时序分析库Prophet

GDPR有什么作用

早在它生效之前,欧盟的一般数据保护条例(GDPR)就在全球市场营销人员中引发了恐慌。GDPR旨在保护....

的头像 CTI论坛 发表于 11-17 09:58 268次 阅读
GDPR有什么作用

NLP-Progress库NLP的最新数据集、论文和代码

方向是自然语言处理的同学们有福啦,为了跟踪自然语言处理(NLP)的进展,有大量仁人志士在 Githu....

的头像 中国人工智能学会 发表于 11-17 09:21 245次 阅读
NLP-Progress库NLP的最新数据集、论文和代码

如何使用语义感知来进行图像美学质量评估的方法

当前图像美学质量评估的研究主要基于图像的视觉内容来给出评价结果,忽视了美感是人的认知活动的事实,在评....

发表于 11-16 15:37 31次 阅读
如何使用语义感知来进行图像美学质量评估的方法

基于增强特征判别性的典型相关分析和分类集成的助学金预测方法

 针对高校资助管理办法效率低下、工作量大等问题,提出一种增强特征判别性的典型相关分析( EN-DCC....

发表于 11-16 11:16 21次 阅读
基于增强特征判别性的典型相关分析和分类集成的助学金预测方法

谷歌的研究人员提出了一种监督学习方法来实现语音特征的聚类

那么它具体是怎么工作的呢?假设我们有四个人同时对着这个AI说话(这是个例子,模型其实可以处理更多的人....

的头像 将门创投 发表于 11-16 11:13 558次 阅读
谷歌的研究人员提出了一种监督学习方法来实现语音特征的聚类

如何使用情感分析和深度学习实现宏观经济预测方法

现代市场经济快速发展的同时也伴随着较高的风险,通过对地区投资情况提前预测,能够提前发现投资风险,为国....

发表于 11-16 10:41 53次 阅读
如何使用情感分析和深度学习实现宏观经济预测方法

如何约束半监督分类方法的详细资料概述

不同类别的祥本严 重重疊在分类边界时,由于聚类假设不能很好地反映出数据的真实分布,基于聚类假设的半监....

发表于 11-15 11:32 33次 阅读
如何约束半监督分类方法的详细资料概述

Batch的大小、灾难性遗忘将如何影响学习速率

所以,我们该如何在限制训练速度的情况下,还可以提高batch size,同时不用维持曲率效应带来的不....

的头像 论智 发表于 11-14 08:58 246次 阅读
Batch的大小、灾难性遗忘将如何影响学习速率

深入浅出地介绍了一个有趣的概念:等待时间悖论

当乘客在随机时间点到达公交站时,他们经历的等待时间的概率既会受p(T)影响,又会受T本身影响:汽车到....

的头像 论智 发表于 11-13 09:01 1003次 阅读
深入浅出地介绍了一个有趣的概念:等待时间悖论

Neurala与中国开发者社区CSDN联合宣布,正式成为战略合作伙伴

Neurala 是一家美国软件公司,所开发的深度学习软件 Neurala Brain 可以让机器人、....

的头像 电子发烧友网工程师 发表于 11-12 10:48 400次 阅读
Neurala与中国开发者社区CSDN联合宣布,正式成为战略合作伙伴

如何把握设计与功能之间的平衡,创建出简洁直观的可视化图像?

这个例子告诉我们,在可视化数据之前,多问问自己可视化的目的会帮我们更好地选择图表。可视化图像不应该只....

的头像 论智 发表于 11-10 10:03 306次 阅读
如何把握设计与功能之间的平衡,创建出简洁直观的可视化图像?

Abhay Pawar总结的进入Kaggle2%的技巧

如果因变量(目标变量)是二元的,所有的点要么分布在0,要么分布在1,散点图是无法工作的。对于连续的目....

的头像 论智 发表于 11-10 09:31 415次 阅读
Abhay Pawar总结的进入Kaggle2%的技巧

传感器校正以什么为标准?

如果你需要一个传感器来检测可燃气体或者别的什么气体的话,搜索一通之后,你最终一定能够找到MQ系列的气体传感器。这种貌似...

发表于 11-09 15:50 50次 阅读
传感器校正以什么为标准?

Ariza部署了一个WebApp利用图像分析技术诊断患者是否患有疟疾

在诸多疟疾诊断方法中,镜检法是许多医院的支柱,它的具体流程是先把患者血液涂抹在载玻片上,用造影剂染色....

的头像 论智 发表于 11-08 09:11 353次 阅读
Ariza部署了一个WebApp利用图像分析技术诊断患者是否患有疟疾

如何用Fashion-MNIST数据集搭建一个用于辨认时尚单品的机器学习模型

去年八月份,德国研究机构Zalando Research在GitHub上推出了一个全新的数据集,其中....

的头像 论智 发表于 11-08 08:59 610次 阅读
如何用Fashion-MNIST数据集搭建一个用于辨认时尚单品的机器学习模型

一种从空中角度测量车辆数据的新方法

High D数据集记录在德国科隆附近的六个不同地点。 位置因车道数量和速度限制而异。 记录的数据中包....

的头像 将门创投 发表于 11-06 10:09 665次 阅读
一种从空中角度测量车辆数据的新方法

AI Challenger 2018比赛决赛在即!总奖金300万

随着人们生活水平的提高、生活方式的丰富,传统天气预报方式也正在遇到越来越大的挑战。AI Challe....

的头像 电子发烧友网工程师 发表于 11-06 09:11 509次 阅读
AI Challenger 2018比赛决赛在即!总奖金300万

图像分类问题为例,带你领略fastai这一高层抽象框架惊人的简洁性

现在我们回过头来,再看看from_folder这个方法,它根据路径参数获取数据集目录,然后根据目录结....

的头像 论智 发表于 11-05 15:36 500次 阅读
图像分类问题为例,带你领略fastai这一高层抽象框架惊人的简洁性

从生产层面强调了深度学习项目开发中需要更加重视数据集的构建

这看起来显而易见,但你首先最应该做的是随机浏览你将要使用的训练数据。将一些文件复制到本地计算机上,然....

的头像 人工智能 发表于 11-02 10:41 489次 阅读
从生产层面强调了深度学习项目开发中需要更加重视数据集的构建

谷歌的Dataset Search开放至今,为什么还搜不到我的数据集?

本月早些时候,谷歌推出了数据集搜索专用引擎 Dataset Search,这是一个建立在元数据上的搜索引擎,可以对网络上数千个存储库...

发表于 09-28 16:22 350次 阅读
谷歌的Dataset Search开放至今,为什么还搜不到我的数据集?

计算机视觉/深度学习领域常用数据集汇总

深度学习领域的“Hello World!”,入门必备!MNIST是一个手写数字数据库,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集,...

发表于 08-29 10:36 493次 阅读
计算机视觉/深度学习领域常用数据集汇总