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2019-09-21 中新经纬

   

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和电脑一样的手机传奇Groll和co选定了一系列可能决定结果的潜在因素进行建模:一国GDP和人口数、国际足联对国家队的排名、球队本身属性(比如队员平均年龄、拥有的欧冠球员的数量、是否有主场优势等)。尽管俄罗斯是世界杯主办国,但预计不会从小组赛中出线;下图显示了高盛如何看待世界杯比赛进程。每个国家旁边的数字代表该球队是否能超过对手,并利用机器学习算法进行比赛迭代。英格兰有望进入四分之一决赛阶段,高盛表示将输给德国;

穿越火线人兰污图来自德国多特蒙德技术大学的AndreasGroll和他的同事给出了一个答案。这种方法有显著的优点。它不存在困扰普通决策树的过度拟合问题,并且可以显示关键变量。因此,如果一个特定的决策树包含许多参数,很容易看出哪些参数对结果的影响最大,而弱变量可以被忽略。昨晚想必大家已经兴奋地看完了第一场比赛,东道主俄罗斯5-0完胜沙特阿拉伯,但遗憾的是,根据他们的预测,这两支球队都不可能进入四分之一决赛。下图显示了高盛如何看待世界杯比赛进程。每个国家旁边的数字代表该球队是否能超过对手,并利用机器学习算法进行比赛迭代。

仙侠世界丹师篇存档怎么删昨晚想必大家已经兴奋地看完了第一场比赛,东道主俄罗斯5-0完胜沙特阿拉伯,但遗憾的是,根据他们的预测,这两支球队都不可能进入四分之一决赛。他们使用了一种结合机器学习和传统统计学的叫做随机森林(RandomForest)的算法,来分析最有可能夺冠的球队。随机森林算法可以分析大型数据集,同时避免了其他数据挖掘算法的缺陷。传统的数据挖掘算法假设未来事件可以由决策树决定,该决策树通过引用一组训练数据来计算每个分支的结果。然而,决策树有一个问题,即在分支过程的后一阶段,由于训练数据稀疏,容易产生巨大变化,从而导致决策严重扭曲,产生过度拟合问题。随机森林算法则不同。它不是计算每个分支的结果,而是计算随机分支的结果,如此计算多次,每次都有不同的随机选择的分支,最终结果是所有这些随机建构的决策树的平均值。

(编辑:董文博)
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