为何大家都看重决策树?

决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。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,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

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自动驾驶注释数据的有效性该如何判断?

本文来源:智车科技/ 导读 /数据是现代机器学习应用程序中最重要的组成部分,包括自动驾驶汽车的感知系统都是依靠数据进行训练的。目前汽车都配备了许多传感器,这些传感器收集信息并输入到汽车计算机,然后信息必须进行实时处理和注释,以便汽车了解行驶中道路前方的情况。但是,汽车计算机上的算法需要接受有关如何进行分类的训练,所以数据标注的准确性变得很重要。以下是Annotell公司在数据标注上的一些探索。

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