分类，指的是根据事物特征，推测类别的过程。 特征是我们观察到的现象，或者是已知的数据。 类别是我们根据特征，将事物做分类的结果。
决策树分类器（Decision Tree Classifier）是一种常用的机器学习算法，它被广泛应用于分类和回归问题中。在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，决策树分类器是一种简单而有效的算法，可以用于许多应用领域，如医疗、金融、电商等。本文将详细介绍AI人工智能决策树分类器的原理、优缺点、应用场景和实现方法。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——决策树的完整性学习教程，后续会推出主题模型、PyTorch、WebCollector爬
机器学习现在是技术界的流行语。如果你相信机器人总有一天会偷走我们的工作并统治世界，那你可能会觉得有趣，充满挑战，令人困惑，甚至有点可怕。无论我们喜不喜欢，我们身边有很多有适应能力的智能事物，这些智能事物能够在瞬间解决我们日常生活中最常见的问题。
今天，继续我们的机器学习应用量化投资系列。本期我们介绍一篇研究报告，详细的介绍了7中机器学习算法在因子有效性上的展现。希望给大家在写策略时做一些参考借鉴。 前言 逻辑依旧明了，机器学习并非黑箱 谈到机器学习，大家最忌讳的便是黑箱问题。其实不必，理解机器学习算法，逻辑实则简单，比如相同的因子特征将会有相同的表现。在实战中，我们发现， 该逻辑十分有效，在我们的机器学习选股模型中，该逻辑连续十几年不曾被打破。 Adaboost 最稳定，朴素贝叶斯收益最高 全市场选股，市值中性选股等权加权，行业中性选股等
随机森林分类器（Random Forest Classifier）是一种常用的机器学习算法，它是基于决策树的一种集成学习方法。在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，随机森林分类器是一种高效的算法，可以用于许多应用领域，如医疗、金融、电商等。本文将详细介绍AI人工智能随机森林分类器的原理、优缺点、应用场景和实现方法。
人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。 人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变
导语：人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变着这个世界。 现代人工智能的历史具备成为一部伟大戏剧的所有元素。在最开始的 1950 年代，人工智能的发展紧紧围绕着思考机器和焦点人物比如艾伦·图灵、冯·诺伊曼，迎来了其第一次春天。经过数十年的繁荣与衰败，以及难以置信的高期望，人工智能及其先驱们再次携手来到一个新境界。现在，人工
机器学习是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机器学习中，算法是核心。算法是计算机根据数据和任务要求自动推断出来的规则和方法。
选自IBM 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天、Nurhachu Null 人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。机器之心对本文进行了编译。原文链接请见文末。 人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能
可解释的人工智能（explainable AI） 是机器学习领域热门话题之一。机器学习模型通常被认为是“黑盒”，具有内部不可知的特性。因此这些模型在应用时，往往需要首先获取人们的信任、明确其误差的具体含义、明确其预测的可靠性。本文中，我们将探讨 explainable AI 的内涵及其重要性，并且提供了几个案例以帮助理解。
决策树是一个能给商务分析师、项目经理，以及所有项目的决策者，提供决策帮助的重要工具，通过用户提供的不同符号和图形设计元素等，设计出相应的方案，用户就可以看到每一个行运中的利与弊，方便决策者在不同的行动之间进行选择。下面就来看看决策树适用范围是什么吧。
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/115803729
可解释性人工智能 PART.01 概述 1 可解释性人工智能（XAI）定义 随着机器学习和人工智能技术在各个领域中的迅速发展和应用，向用户解释算法输出的结果变得至关重要。人工智能的可解释性是指人能够理解人工智能模型在其决策过程中所做出的选择，包括做出决策的原因，方法，以及决策的内容[1]。简单的说，可解释性就是把人工智能从黑盒变成了白盒。 2 研究的作用 可解释性是现在人工智能在实际应用方面面临的最主要的障碍之一。人们无法理解或者解释为何人工智能算法能取得这么好的表现。可解释性人工智能模型的作用
---- 机器视觉是通过计算机算法自动理解图片内容的技术，十九世纪六十年代，它起源于人工智能和认知神经科学。为了“解决”机器视觉的问题，1966年，在麻省理工学院，这个问题作为一个夏季项目被提出，但是人们很快发现要解决这个问题可能还需要更长的路要走。在50年后的今天，一般的图像理解任务仍旧是不能得到完美解决。但是也已取得显着进展，并且随着机器视觉算法商业化的成功，机器视觉产品已经开始拥有广泛的用户，包括图像分割（例如微软office中去除图片背景的功能）、图像检索、人脸检测对焦和Kinect的人
弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间，已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。
选自arXiv 作者：Daniel R. Jiang、Emmanuel Ekwedike、Han Liu 机器之心编译 参与：路、李泽南 如果让人工智能来打王者荣耀，应该选择什么样的英雄？近日，匹茨堡大学和腾讯 AI Lab 提交的论文给了我们答案：狄仁杰。在该研究中，人们尝试了 AlphaGo Zero 中出现的蒙特卡洛树搜索（MCTS）等技术，并取得了不错的效果。 对于研究者而言，游戏是完美的 AI 训练环境，教会人工智能打各种电子游戏一直是很多人努力的目标。在开发 AlphaGo 并在围棋上战胜人类顶
如果让人工智能来打王者荣耀，应该选择什么样的英雄？近日，匹茨堡大学和腾讯 AI Lab 提交的论文给了我们答案：狄仁杰。在该研究中，人们尝试了 AlphaGo Zero 中出现的蒙特卡洛树搜索（MCTS）等技术，并取得了不错的效果。
选自Dataconomy 机器之心编译 参与：王宇欣、吴攀、蒋思源 近段时间以来，我们频频听到「机器学习（machine learning）」这个词（通常在预测分析（predictive analysis）和人工智能（artificial intelligence）的上下文中）。几十年来，机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步，我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢？答案很简单：算法（algorithm）。 机器学习是人工智能（artificial i
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门致力于使机器能够像人类一样进行智能决策和行为的学科。监督学习（Supervised Learning）是人工智能领域中的一种重要学习方式，通过使用标注好的样本数据来训练模型，从而使模型能够预测新的未标注样本的输出。在监督学习中，数据集中包含了输入特征和对应的标签，模型通过学习这些标签与输入特征之间的关联关系，从而进行预测和分类。
随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。 1 机器学习 汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院、机器学习系，根据他在《机器学习》一书中的定义，机器学习是“研究如何打造可以根据经验自动改善的计算机程序”。机器学习在本质上来说是跨学科的，使用了计算机科学、统计学和人工智
键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 小象 随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。 1、 机器学习 汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院-机器学习系，根据他在《机器学习》
编者按：随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。 1、 机器学习 汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院、机器学习系，根据他在《机器学习》一书中的定义，机器学习是“研究如何打造可以根据经验自动改善的计算机程序”。机器学习在本质上来说是跨学科的，使用了计算机科学、统
机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 6 月 21 日，在 2017 腾讯云+未来峰会上，腾讯云发布了战略新品「智能云」，希望借此推动「人工智能即服务」成为现实。腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾在《云时代的新趋势》的主题演讲中，明确定义了云是产业革新的源动⼒、新型社会管理的主平台和人工智能的强载体。马化腾提出趋势观点，认为像电力时代诞生计算机一样，云将兴盛人工智能，并带来更多创新。 近些年，由于在大规模标注数据基础上的性能表现优良，深度学习算法持续升温，特别是在计算机视觉、语音识别等领域，部分业界巨头企
随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。 1、 机器学习 汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院-机器学习系，根据他在《机器学习》一书中的定义，机器学习是“研究如何打造可以根据经验自动改善的计算机程序”。机器学习在本质上来说是跨学科的，使用了计算机科学、统计学和人工
[注: 本文翻译自网上的一篇文章，有删节，原文：https://medium.com/iotforall/the-difference-between-artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning-3aa67bff5991]
2022年5月10日，四川大学计算机学院的章乐等人在Signal Transduction and Targeted Therapy杂志发表文章，整理和分析了人工智能在癌症靶点识别和药物发现中的应用进展。本文重点介绍其中靶点识别相关的内容。
来源：机器学习算法那些事、图灵人工智能 本文约2400字，建议阅读5分钟 本文浅谈神经网络的可解释性。 本文以 A Survey on Neural Network Interpretability 读后感为主，加上自身的补充，浅谈神经网络的可解释性。 本文按照以下的章节进行组织： 人工智能可解释性的背景意义 神经网络可解释性的分类 总结 1、人工智能可解释性的背景意义 1.1 什么是可解释性 Interpretability (of a DNN) is the ability to provide ex
2021年11月，来自哈佛医学院波士顿儿童医院的Sheng He和麻省综合医院的Yanfang Feng等人，在药学顶尖杂志Adv Drug Deliver Rev（药物递送领域，2020年影响因子15.47）发表综述，整理和分析了AI在传染病药物递送方面的现状、挑战、解决方案和未来前景。
人工智能指由人类制造出的机器表现出的智能。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现类人智能。不过目前我们还在非常非常初级的阶段，甚至都不能称为智能。
本期谈谈 《虚拟私人助理》相关的内容。 我们先大致看下人工智能10大细分行业的典型应用： 1、深度学习／机器学习： 预测数据模型与分析数据的软件平台； 垃圾邮件检测； 金融诈骗检测； 2、自然语言处理： 语音识别； 智能客服； 智能化软件帮助系统； 智能化知识管理系统； 智能企业形象代表； 智能导游； 智能查询系统； 3、计算机视觉／图像识别： 面部识别软件； 基于内容的图片检索； 智能交通； 医疗计算机视觉和医学图像处理； 军事探测和导弹制导； 无人驾驶环境检测； 4、手势控制： 电脑手势指令系统； 游
本篇是人工智能专辑文章的第二篇，为大家归类总结人工智能的三类工作方式、九大算法及五大应用系统。
互联网虽然寒冬，但人工智能热度不减，成果不断。今年所有的互联网公司，都在ALL in AI。百度、腾讯、阿里巴巴、京东等互联网巨头甚至都在美国硅谷大肆高薪挖掘人工智能人才。
2023年人工智能的发展取得了令人瞩目的成就，不仅在技术层面取得了重大突破，也在产业应用方面展现出广阔的前景。人工智能在深度学习、自动驾驶、自然语言处理等领域取得了重大突破。在人工智能领域，机器学习是一个必不可少的核心，而机器学习又离不开算法。
看过金庸先生《倚天屠龙记》的朋友们都知道，书中有两大神兵利器分别是：屠龙刀和倚天剑，相传能同时拥有这两件兵器的人在当时就可以称霸武林。同样在科技飞速发展的现在也存在着两把重量级的神兵，也是最近这几年备受关注的两大主要技术：人工智能和区块链。那么如何进一步驾驭和结合好这两大技术，并在行业中创造出新的产品模式。本篇要给大家展示的就是两者的结合点和方式。 刀剑合璧 要想结合这两大技术，必须要清楚地了解两者各自所具有的特点，然后找到共同点，并以此作为切入点将两者结合起来，这就像和陌生人交流沟通一样，需要先找到共同话
AI 科技评论按：2017年6月21日至22日，腾讯·云+未来峰会在深圳举行。在主题为“机器学习：创新视角，直面挑战”的演讲 - AI 科技评论后，AI 科技评论在内的多家媒体共同对演讲者人工智能泰斗迈克尔·欧文·乔丹（Michael I.Jordan）进行了采访。 与演讲中一样，这位UC伯克利计算机系教授，美国科学院、工程院、美国艺术与科学院三院院士认为人工智能/机器学习能帮助解决不少人类的问题，但是前路还有很多问题等待人类来解决。另一方面，对于现在火热的神经网络/深度学习，迈克尔·乔丹教授认为机器学习的
人工智能的浪潮正在席卷全球，这些得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的重要技术之一，甚至有人认为“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。 为了帮助大家更好帮助大家学习这些新技术，小遍整理了相关的学习资料，希望这些资料对刚入门的同行有所帮助。 一、人工智能、机器学习和深度学习的区别？ 机器学习：一种实现人工智能的方法 机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预
大数据文摘作品 编译：蒋宝尚、龙牧雪 人工智能已经写入中小学课程标准，但在中小学阶段就已经入门人工智能的童鞋恐怕还是比较少见。戳蓝字可以看两篇小学生和中学生的编程指南： 我12岁，4年码龄，我是这么学编程的 一位16岁CEO教你如何在高中阶段入门人工智能 如果你觉得Python对小朋友来说太难，那么图形化界面的Scratch编程语言可能是个不错的选择。我们找到了一个machine learning for kids的网站，上面搜集了各种和人工智能有关系的Scratch动手项目，一共19个，包括人脸识别、聊天
AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。作为人工智能的核心，机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无限。
>搜索策略(Search Strategies)//详细请参见http://blog.csdn.net/racaljk/article/details/18887881
文章来自思迈特，CDA获授权转载 专家系统是典型的大数据和人工智能结合的计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，
企业面临的问题种类繁多，用于解决这些问题的ML模型种类繁多，因为有些算法比其他算法更擅长处理特定类型的问题。因此，我们需要清楚地了解每种ML模型的优点，今天我们列出了10种最流行的AI算法:
这里的案例跟K临近法那一讲里的案例差不多，有一点变化。我把案例简述一下：某公司开发了一款游戏，并且得到了一些用户的数据。如下所示：
算法及工具 📷 说明 编程语言：Python 机器环境：Windows 参考书籍：《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。 2.易于操作纯文本文件。 3.使用广泛，存在大量的开发文档。 4.再包装其他语言的程序。Python又叫做胶水语言，因为它可以用混合编译的方式使用c/c++/java等等语言的库。 数据挖掘十大算法 （可参照博客：10 种机器学习
对于人工智能来说，重中之重无疑是算法，对于企业来说，尤其是人工智能和机器学习领域的企业，究竟掌握多少算法以及数据基础，是推动和影响未来企业业务向前推进的重要参考标准。 决策树式 不仅只有在企业组织架构管理当中采用决策树的方式，在机器学习领域决策树同样也是一项重要的工具，通过使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果，包括概率事件结果等。 📷 最小平方回归 这个算法在统计学当中进行了比较广泛的应用，所谓最小平方回归也就是秋线性回归的一种方法，用户可以把线性回归想成是用一条直线拟合若干个点。拟合的方
量化交易是一种利用数学模型和算法进行交易的方法，它可以自动执行交易策略，减少人为干预。自动交易系统是实现量化交易的工具，它可以实时分析市场数据，自动执行买卖订单，提高交易效率。扩展阅读：Python量化交易入门进阶指南(全
事实上，人工智能已经存在于我们生活中很久了。但对很多人来讲，人工智能还是一个较为“高深”的技术，然而再高深的技术，也是从基础原理开始的。人工智能领域中就流传着10大算法，它们的原理浅显，很早就被发现、应用，甚至你在中学时就学过，在生活中也都极为常见。
来源：NYT，arXiv 编译：闻菲、刘小芹 【新智元导读】《纽约时报》今日发文，记者走访Hinton在多伦多的实验室，为我们带来Hinton新作“Capsule Network”的更多信息。同时，新智元注意到Hinton和Capsule Network作者之一的Nicholas Frosst最近新发表了论文，使用训练好的神经网络创建一种软决策树（soft decision tree），以此更好地理解神经网络如何做出分类决策。一方面推倒重建，一方面更好地理解，大神Hinton，一直奋斗在深度学习第一线。 2
机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域，它应用广泛，如推荐系统，文本分析，图像识别，语言翻译等等。要想学通这个大的领域不是一件容易的事情，所以我打算集大家之长，开通一个“Python快速实战机器学习”系列，用Python代码实践机器学习里面的算法，旨在理论和实践同时进行，快速掌握知识。
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