Đang tải... (xem toàn văn)
Thông tin tài liệu
Từ khóa liên quan
Mục lục
Chương 1: TỔNG QUAN CHUNG VỀ ĐỀ TÀI
1.1 Đặt vấn đề
1.2 Mục đích và yêu cầu của đề tài
1.1.1 Mục đích:
1.1.2 yêu cầu:
1.3 Nội dung đồ án
1.4 Phương pháp nghiên cứu
1.5 Các kết quả
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYÊT
2.2Trí tuệ nhận tạo
2.3 Lý thuyết học cây quyết định trong trí tuệ nhân tạo
2.3.5Những bài toán thích hợp với học cây quyết định
2.3.6Ưu điểm của học bằng cây quyết định
Chương 3: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG
1.6 Thuật toán học cây quyết định – ID3 cơ bản
1.7 Giải thuật ID3 xây dựng cây quyết định từ trên – xuống
1.8 Khuynh hướng quy nạp trong học cây quyết định
1.9 Đánh giá hiệu suất của cây quyết định
1.10 Chuyển cây về các luật
1.11 Những vấn đề trong học cây quyết định
3.1.1 Tránh “Overfitting” dữ liệu
3.1.2 Tỉa bớt để giảm lỗi (Reduced error pruning)
3.1.3 Luật Post-Pruning
1.12 3.7 Tóm tắt và kết luận
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
1.13 Đánh giá kết quả
1.14 Định hướng phát triển nghiên cứu và ứng dụng của đề tài
Tài liệu cùng người dùng
Tài liệu liên quan