决策树模型更合适吗？一探究竟 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ue7swBbiJiBhsdk5SupcqfL7nLX/ac本文档是Datawhale 2024 年AI 夏令营第一期的速通学习手册，. 学习活动基于讯飞开放平台**“分子性质预测挑战赛”**开展实践学习——. 适合想**入门并实践机器学习算法**的 ...
飞搜侠
热门搜索
Task2：入门lightgbm，开始特征工程 - 飞书云文档
https://datawhaler.feishu.cn/wiki/MaARwcr8li63nikSFRRciRKSnjeGBDT. GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好 ...
监督学习的模型构建过程是怎样的？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PB7JwnAMTiPvoUk3Tg6c174Wnqf/ab其中，最常见的包括决策树、支持向量机和神经网络等。决策树算法通过构建一棵树状结构来进行决策，每个节点代表一个属性的测试，叶子节点则代表最终的分类结果。支持 ...
如何训练AI模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/GKBTwGDpUibGLSkf04KcnAVUn7e/ak... 分类。例如，在图像识别领域， ... 目前，有很多种不同的AI模型架构可供选择，比如神经网络、决策树、支持向量机等等。
深度学习入门于baseline，图像分类网络你能分清吗？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CsS2weZvgigEKok6IzycdiVunuy/af机器学习：通常使用相对简单的算法（如线性回归、决策树）处理数据。需要人工设计特征工程来提高模型性能。 深度学习：通过深层神经网络自动学习特征，能够处理和学习 ...
AI专业术语 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Kf9rwJlomiXOVikDTRFc6xLpnCf由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型 ... 图像分类. 英文：image classification. 根据各自在图像信息中所反映的 ...
入门LightGBM与特征工程教程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MaARwcr8li63nikSFRRciRKSnje/a1... 模型、预测结果。 基础概念入门. GBDT. GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优 ...
XGBoost官方仓库的优化技术对机器学习的影响 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HSG7wshzJiT4ClkKayDcYwv8n6y/a8比如文本分类模型，它让我们明白如何将文本数据转化为模型能够处理的向量形式 ... 例如，决策树算法通过构建树状结构来进行分类决策，我们可以看到如何根据数据的 ...
VML的可解释性源于自然语言？如何体现？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/D8WowWHosiwxfYkfE6icFCPCnFd/af... 决策树的不错的模型，但相比之下训练损失的波动更大。 图4: VML 在非线性二维平面分类任务中的训练过程记录。 医疗图像二分类. 如果大模型接受多模态输入，如图片和文字 ...
机器学习分类与回归任务有何不同？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/FbbIw89ygiWwfekmFBpcAmc1noh/ab所谓分类任务，就是模型预测的结果是离散的值，例如类别；那么，回归任务中 ... 图3 决策树（左）分类型决策树，（右）回归型决策树. 划分每个节点的目标是让该 ...