多数投票算法是一种简单的决策算法,它通过计算每个选项的票数来确定最终的决策结果。在错误情况下,多数投票算法可能会导致不正确的决策,因为它只考虑了票数而没有考虑其他因素。
以下是一些可能导致多数投票算法出错的情况:
为了避免这些问题,可以采用其他决策算法,如加权投票算法、独立评估算法等。这些算法可以更好地处理不同的情况,并确保做出正确的决策。
介绍 预测分析是基于以前收集的数据来预测未来的结果。它包括两个阶段: 训练阶段:从训练数据中学习一个模型。 预测阶段:使用模型预测未知或未来的结果。 预测模型 我们可以选择许多模型,每个模型都基于一些与数据底层分布有关的不同假设。因此,我们对所要讨论中的两个一般问题感兴趣:1.分类 - 关于预测类别(一个离散的值,有限的,没有排序的),以及2.回归-关于预测一些数值的量(一个连续且有序的无限值)。 对于分类问题,我们使用“虹膜”数据集,并从其萼片和花瓣的“宽度”和“长度”测量中预测其“物种”。以下是
人工智能一直助力着科技发展,新兴的机器学习正推动着各领域的进步。如今,机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统,机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。 1.以下哪一种方法最适合在n(n>1)维空间中做异常点检测。 A 正态分布图 B 盒图 C 马氏距离 D 散点图 答案:C 马氏距离是是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的多元计量方法,以卡方分布为基础,表示数据的协方差距离。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联
算法对我们的生活中的有着各种潜移默化的影响,但算法是否存在被滥用的情况?本文对算法使用问题提出了自己的看法。
人工智能算法已经出现多年,但是直到最近,人工智能的价值才开始在企业中得到快速扩展。
来源商业新知网,原标题:英特尔发布“概念验证”白皮书:AI落地,如何辅助决策者将价值最大化
选自 Analytics Vidhya 作者:ANKIT GUPTA 机器之心编译 参与:机器之心编辑部 目前机器学习是最抢手的技能之一。如果你是一名数据科学家,那就需要对机器学习很擅长,而不只是三脚猫的功夫。作为 DataFest 2017 的一部分,Analytics Vidhya 组织了不同的技能测试,从而数据科学家可以就这些关键技能进行自我评估。测试包括机器学习、深度学习、时序问题以及概率。这篇文章将给出机器学习测试问题的解答。你可以通过链接获得其他测试问题及解答。 深度学习:https://ww
目前机器学习是最抢手的技能之一。如果你是一名数据科学家,那就需要对机器学习很擅长,而不只是三脚猫的功夫。作为 DataFest 2017 的一部分,Analytics Vidhya 组织了不同的技能测试,从而数据科学家可以就这些关键技能进行自我评估。测试包括机器学习、深度学习、时序问题以及概率。这篇文章将给出机器学习测试问题的解答。你可以通过链接获得其他测试问题及解答。
【新智元导读】AI 做出的决策经常存在固有的偏见,好的方面是,AI 的创造者越来越多地意识到这些偏见,讨论更多,解决方法和行动也更多。 许多为我们的生活做出决定的算法——从决定我们在互联网上看到什么,到决定我们成为受害者或施害者的可能性——是在没有包含各种各样的人群的数据集上训练的。 结果是这些决策存在固有的偏见。 试试在任何大型搜索引擎搜索“手”(hands)或“婴儿”(babies)的图片,你可能会发现,大部分结果都是白人。 2015年,平面设计师 Johanna Burai 用 Google 搜索“手
曹建峰 腾讯研究院研究员 今天,基于算法的自主决策系统日益被广泛应用在教育、就业、信用、贷款、保险、广告、医疗、治安、刑事司法程序等诸多领域,认为算法可以为人类社会中的各种事务和决策工作带来完全的客观性。然而,这很可能只是一种一厢情愿。无论如何,算法的设计者们是否可以不偏不倚地将既有的法律或者道德规则原封不动地编写进程序,是值得怀疑的。规则代码化带来的不透明、不准确、不公平、难以审查等问题,需要认真思考和研究。 一、人工智能决策日益流行 人们的网络存在,或者说数字存在(digital e
传统的机器学习工作流程主要集中在模型训练和优化上,最好的模型通常是通过像精确或错误这样的性能度量来选择的,我们倾向于假定一个模型如果超过了这些性能标准的某些阈值,就足以进行部署。 然而,为什么一个模型
大数据文摘出品 编译:大茜、张文静、Aileen、魏子敏 我们正将越来越多的选择权拱手让于算法。 从新的一天要听什么歌、哪些人应该拿到社会福利,到学校课程设置、公司并购决定,机器开始支配这些看似琐碎但重要的抉择,而我们还没有意识到,这或许是比“终结者”的到来更严重的威胁。 但有些决策不能,也永远不应该委托给机器。 用算法来做决策的初衷一定是善意的:提高效率,让决策迅速获得数据支持,且保证流程的一目了然。 而在惊叹于这些让人眼花缭乱的自动化决策系统的同时,管理层常常忘记一个最重要的问题: 算法的引入是减少还是
一般来说,学习的过程通常意味着先犯错误以及选择错误的道路,然后再想明白如何在将来避免这些陷阱。机器学习也不例外。
摘要: 本文主要讲述了如何在python中用七步就能完成中数据准备。 上图为CRISP-DM模型中的数据准备 下面七个步骤涵盖了数据准备的概念,个别任务以及从Python生态系统中处理整个任务过程的不同方法。 维基百科将数据清洗定义为: 它是从记录集、表或者数据库检测和更正(或删除)损坏或不正确的记录的过程。指的是识别数据的不完整、不正确、不准确或不相关的部分,然后替换、修改或删除它们。数据清洗(data cleaning)可以与数据整理(data wrangling)的工具交互执行,也
选自Analytics Vidhya 作者:Upasana Mukherjee 机器之心编译 参与:马亚雄、微胖、黄小天、吴攀 如果你研究过一点机器学习和数据科学,你肯定遇到过不平衡的类分布(imbalanced class distribution)。这种情况是指:属于某一类别的观测样本的数量显著少于其它类别。 这个问题在异常检测是至关重要的的场景中很明显,例如电力盗窃、银行的欺诈交易、罕见疾病识别等。在这种情况下,利用传统机器学习算法开发出的预测模型可能会存在偏差和不准确。 发生这种情况的原因是机器学习
编者按:路面峰值附着系数是实现车辆精确运动控制的关键参数。现有的路面识别方法多是基于车辆动力学构建状态观测器实现。此类方法通常适用于车辆加速和减速期间,在轮胎力饱和的情况下,例如在强制动条件下,确定摩擦系数是可行的。困难在于在更正常的驾驶环境下获得摩擦估计,也就是当轮胎滑移率较小时的估计(路面附着利用较低)。实际的道路环境往往复杂多变,而此类方法的收敛速度往往不足以实现实时估计的要求。因此,如何实现高精度实时的路面识别方法将会是此类方法研究的难点与重点。与此同时,基于机器视觉的路面识别方法的优势在于探测范围广、预测性强,但是易受环境中的光线等因素干扰,未来此类方法的研究重点会放在抗干扰能力和对图像识别准确率上。而基于车辆动力学的识别方法与基于图像的识别方法的有效结合,可以充分解决实时性与准确性冲突的问题,基于图像的识别方法为基于车辆动力学的识别方法提供预测的参考输入,可以提前获悉前方路面的特征,使得智能驾驶系统的性能得到提升。
选自TowardDataScience 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 机器学习和数据科学工作远不是简单地把数据交给 Python 库处理,使用处理后的结果那么简单。本文将简要介绍一些利用 Bootstrapping 提升模型鲁棒性的方法。 数据科学家需要真正理解数据和如何处理数据,以实现成功的系统。 一个重要方法就是了解什么时候模型可以利用 Bootstrapping 方法获益。这就是集成模型。集成模型的一些示例有 AdaBoost 和随机梯度提升(Stochastic Gradient Boostin
人类对于自动化和智能化的追求一直推动着技术的进步,而机器学习这类型的技术对各个领域都起到了巨大的作用。随着时间的推移,我们将看到机器学习无处不在,从移动个人助理到电子商务网站的推荐系统。即使作为一个外行,你也不能忽视机器学习对你生活的影响。 引言 本次测试是面向对机器学习有一定了解的人。参加测试之后,参与者会对自己的机器学习方面知识有更深刻的认知。 目前,总共有 1793 个参与者参与到了测试中。一个专门为机器学习做的测试是很有挑战性的,我相信你们都已经跃跃欲试,所以,请继续读下去。 那些错过测试的人,
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 曹翔,沈爱群,寒小阳 介绍 集成建模是提高个人机器学习模型能力的有效方法。如果你想在任何机器学习竞赛排行榜排名靠前,或者你想改进你正在构建的模型,那么集成建模就是你接下来要走的路。 下面这张图片总结了集成模型的力量: 考虑到集成建模的重要性,我们决定给出40道题目测试我们社区关于集成建模的问题。测试包括整体建模的基础及其实际应用。 总共有1411名参与者注册了技能测试。如果你错过了测试,这里你将有有机会看看你能答对多少问题。 ↓↓↓继续往下读! 问答 1、以下哪
AI 科技评论按:《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)最近发表了一篇文章《不想被偏见左右?那就用算法!》作者是亚历克斯·p·米勒。这篇文章谈到,人类常常做出有带有偏见性的决定(确实如此),所以他认为更多的地使用算法代替人类做决定是一个不错的选择。
假设您正在尝试构建一个模型来预测受访者,并且在您的数据集中,约有3%的人口会作出回应(目标= 1)。在不应用任何特定分析技术的情况下,您的预测结果很可能是每个记录都被预测为非响应者(预测目标= 0),从而使预测结果信息量不足。这是由于这种信息的性质,我们称之为高度不平衡的数据。 数据的不平衡本质可能是内在的,这意味着不平衡是数据空间性质[1]的直接结果,或者是外在的,这意味着不平衡是由数据的固有特性以外的因素引起的,例如数据收集,数据传输等 作为数据科学家,我们主要关注内在数据不平衡; 更具体地说,数据集
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