很棒的决策树研究论文 精选的决策，分类和回归树研究论文清单，包括来自以下会议的实现： 机器学习 计算机视觉 自然语言处理 数据 人工智能 关于，，，和论文的类似集合以及实现。 2020年 DTCA：可解释的索赔验证基于决策树的共同注意网络（ACL 2020） 吴连伟，袁Yuan，赵永强，梁浩，安布琳·纳齐尔 隐私保护梯度提升决策树（AAAI 2020） 李勤彬，吴兆敏，温则宜，何炳生 实用联合梯度提升决策树（AAAI 2020） 李勤彬，温则宜，何炳生 最优决策树的有效推断（AAAI 2020） 弗洛伦特·阿韦拉内达（Florent Avellaneda） 使用缓存分支和边界搜索学习最佳决策树（AAAI 2020） 盖尔·阿格林（Gael Aglin），齐格弗里德·尼森（Pierre） 决策树集合分类器的抽象解释（AAAI 2020） 弗朗切斯科·朗佐托（Marco Zanella） （多任务）梯度增强树的可扩展功能选择（AISTATS 2020） Cuize Han，Nikhil Rao，Daria Sorokina，Karthik Subbia

先给大家介绍下python中random模块 random与numpy.random对比： 1、random.random():生成[0,1)之间的随机浮点数； numpy.random.random():生成[0,1)之间的随机浮点数； numpy.random.random(size=(2,2)),生产一个2维的随机数组，每维2个随机数，数据区间[0,1) 2、random.randint(a,b):生产[a,b]之间的随机整数; numpy.random.random(1,5,5):返回一个一维数组，共计5个元素，数据区间为[1,5) numpy.random.random(1,5,(2

Random sampling of bandlimited signals on graphs.zip

从零开始的应用概率论 数据和幻灯片与在线网络研讨会系列一起提供：Data For Science的 。 在Binder中运行代码： 机器学习和人工智能的最新进展引起了计算机科学和数学这两个领域的极大关注和兴趣。 这些进步和发展中的大多数都依赖于随机模型和概率模型，需要对概率论以及如何将其应用于每种特定情况有深入的了解。 在本讲座中，我们将以动手和渐进的方式介绍概率论的理论基础以及诸如工业和学术界实际应用中常用的马尔可夫链，贝叶斯分析和A / B测试等最新应用。 时间表 基本定义和直觉 了解什么是概率 计算不同结果的可能性 根据特定的概率分布生成数字 根据样本估算种群数量 随机游走和马尔可夫链 模拟一维随机游走 了解网络上的随机游走 定义马尔可夫链 实施PageRank 贝叶斯统计 了解条件概率 派生贝叶斯定理 了解如何更新信仰 A / B测试 了解假设检验 测量p值 比较两个结果的可能

手机价格预测 使用的数据集： ： 数据集的简短描述： 功能名称 功能说明 类型 ID ID 数字 电池电量 电池可存储的总能量（以mAh为单位） 数字 蓝色的 有没有蓝牙 布尔型 时钟速度 微处理器执行指令的速度 数字 双SIM卡 是否支持双卡 布尔型 fc 前置摄像头百万像素 数字 four_g 是否有4G 布尔型 int_memory 内部存储器（以千兆字节为单位） 数字 m_dep 移动深度（厘米） 数字 mobile_wt 手机重量 数字 n_cores 处理器核心数 数字 个人电脑 主相机百万像素 数字 px_height 像素分辨率高度 数字 px_width 像素分辨率宽度 数字 内存 随机存取内存（以兆字节为单位） 数字 sc_h 手机屏幕高度（厘米） 数字 sc_w 手机屏幕宽度，以厘米为单位 数字 谈话时间 通话将持续最长的电池

链路概率模型 (LPM) 可用作指数随机图模型 (ERGM) 的替代方法来模拟网络数据。 LPM 根据基于历史频率的链接概率来表征网络。 在本文中，LPM 与 ERGM 进行了比较和对比。 通过将这两种方法应用于四个纵向数据集来检查这两种方法的相对效用。 描述了这两种方法在数据需求、可扩展性和假设方面的相对优势和劣势。

对数正态随机变量 创建一个用对数绘制填充的或数组。 安装 $ npm install distributions-lognormal-random 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var random = require ( 'distributions-lognormal-random' ) ; random（[dims] [，opts]） 创建一个用对数绘制填充的或 。 dims参数可以是指定length的正integer也可以是指定尺寸的正integers array 。 如果未提供dims参数，则该函数从对数返回一个随机抽奖。 var out ; // Set seed random . seed = 2 ; out = random ( 5 ) ; // returns [ ~0.435, ~2.085, ~0.239, ~1.059, ~0.878 ] out =

| | 什么是新的？ ThunderGBM获得了IEEE计算机协会出版委员会颁发的IEEE并行和分布式系统事务奖（2019年最佳论文奖）（在987篇论文中，有1篇是因为“ Zeyi Wen ^，Jiahuaai Shi *，Bingsheng He，Jian Chen，Kotagiri Ramamohanarao和李勤彬*，“为高效梯度提升决策树训练开发GPU”，IEEE并行和分布式系统交易，第30卷，第12期，2019年，第2706-2717页。”）。 查看更多详细信息： ， 总览 ThunderGBM的任务是帮助用户轻松有效地应用GBDT和随机森林来解决问题。 ThunderGBM利用G

检测帕金森病 帕金森氏病与运动障碍症状有关，例如震颤，僵硬，运动迟缓和姿势不稳。 运动迟缓和僵硬的表现通常在疾病的早期。 这些对患者的笔迹和素描能力有显着影响，显微照相术已被用于帕金森氏病的早期诊断。 虽然人的笔迹受许多因素（例如语言熟练程度和教育程度）的影响，但发现绘制形状（例如螺旋形）是一种非侵入性且独立的措施。 怎么跑 python detect_parkinsons.py --dataset dataset/spiral python detect_parkinsons.py --dataset dataset/wave

数据集名称：成人自闭症谱系筛查数据 摘要：自闭症谱系障碍（ASD）是一种与显着的医疗费用有关的神经发育疾病，早期诊断可以显着减少这些疾病。 不幸的是，等待ASD诊断的时间很长，而且程序的成本效益也不高。 自闭症的经济影响和全世界ASD病例数量的增加表明，迫切需要开发易于实施和有效的筛查方法。 因此，迫切需要进行时间高效且可访问的ASD筛查，以帮助卫生专业人员并告知个人是否应进行正式的临床诊断。 全球ASD病例数的快速增长需要与行为特征相关的数据集。 但是，这样的数据集很少，因此很难进行全面的分析以提高ASD筛选过程的效率，敏感性，特异性和预测准确性。 目前，与临床或筛查有关的自闭症数据集非常有限，并且大多数都是自然遗传的。 因此，我们提出了一个与成人自闭症筛查有关的新数据集，其中包含20个特征，可用于进一步分析，特别是在确定有影响力的自闭症特征和改善ASD病例分类方面。 在此数据集中，我们