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随机森林模型详解
一个算法的评价主要从哪些方面来考虑?
答:
一个算法的评价主要从以下几个方面来考虑:1、时间复杂度 算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做。T(n)=Ο(f(n))因此,问题的规模n 越大,算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂...
"如何利用机器学习算法提高股票预测
模型
的准确性?"
答:
3.特征选择:根据收集到的数据,选定影响股票价格的相关特征。可通过特征工程、相关性分析等方法。4.算法选择:选择合适的机器学习算法,如回归算法、决策树算法等。常见的机器学习算法包括支持向量机、
随机森林
等。5.建立
模型
:将数据集按一定比例分成训练集和测试集,使用训练集训练模型,然后使用测试集...
对数据科学家来说最重要的算法和统计
模型
答:
1)回归/分类树(用于高精度、可解释性好、计算费用低的广义线性
模型
的早期推广)2)维数约简(PCA和多样学习方法如MDS和tSNE)3)经典前馈神经网络 4)装袋组合(构成了
随机森林
和KNN回归整合等算法的基础)7)加速整合(这是梯度提升和XGBoost算法的基础)8)参数优化或设计项目的优化算法(遗传算法,量子启发进化...
正则化
详解
答:
首先我们要对原始的m个训练样本进行有放回
随机
采样,构建N组m个样本的数据集,然后分别用这N组数据集去训练我们的DNN。即采用我们的前向传播算法和反向传播算法得到N个DNN
模型
的W,b参数组合,最后对N个DNN模型的输出用加权平均法或者投票法决定最终输出。不过用集成学习Bagging的方法有一个问题,就是我们的DNN模型本来...
数据
模型
与决策mba试题
答:
讨论在决策过程中使用数据
模型
的重要性,以及如何克服数据模型的局限性。请解释线性回归模型在决策制定中的用途,并给出一个实际应用案例。解答:数据模型可以选择时间序列分析、回归分析或机器学习模型(如决策树、
随机森林
或神经网络)。这些模型可以根据历史销售数据预测未来销售趋势。优点:能够根据历史数据...
如何提高芝麻信用
答:
芝麻信用的提升方式有 1、按时缴纳水、电、煤气(天然气)、物业等费用:2、多交一些信用好(或消费高)的朋友;3、量入为出,花钱有计划;4、经常使用花呗购物、使用借呗并按时还款;使用支付宝还信用卡;5、完善个人信息,包括学历、工作经历等;6、支持支付宝上的公益类项目,比如蚂蚁
森林
、蚂蚁庄园、...
回归
模型
中变量选择的必要性
答:
回归
模型
中变量选择的必要性变量间存在非完全共线性。逻辑回归不同于
随机森林
等基于树的模型,模块中没有直接对变量重要性进行可视化的函数。因此,只能先输出变量系数coef,利用Matplotlib等绘图包进行可视化。
形容
模型
可以怎么样地提取风险因子
答:
3、主成分分析:主成分分析是一种降维技术,可以从一组相关变量中提取出少数几个主成分来代表原始变量的变异性。对于风险因子提取,可以考虑使用主成分分析来识别并提取出具有最大变异性的风险因子。4、机器学习算法:机器学习算法,如聚类分析、决策树、
随机森林
等,也可以用于提取风险因子。这些算法可以...
芝麻信用596分怎么快速提升到600分?
答:
长期稳定的守信行为会让您的芝麻分稳步提升。3、芝麻分,是在用户授权的情况下,依据用户各维度数据,综合运用云计算及机器学习等技术,通过逻辑回归、决策树、
随机森林
等
模型
算法,通过综合处理和评估,在用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度客观呈现个人信用状况的分数。
芝麻信用怎么可以一天涨9分
答:
想要芝麻信用分快速提高,九成的人都是靠这几招的:第一,在支付宝后台完善个人信息;第二,开通蚂蚁花呗,经常使用并且按时还款;第三,天猫消费可得更多积分;第四,多参与支付宝的慈善和环保活动;第五,购买支付宝的理财或保险产品;第六,用支付宝进行生活缴费服务等。芝麻信用,是蚂蚁金服旗下...
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