Tài liệu về " cây quyết định " 20 kết quả
Thiết kế và đánh giá thuật toán
Tài liệu Giáo trình "Thiết kế và đánh giá thuật tóan" bậc cao học khoa công nghệ thông tin dành cho các bạn đang theo học hay nghiên cứu chuyên đề về tóan học.. 1 1Thiết kế và đánh giá Thiết kế và đánh giá thuật toánthuật toánCao học, khoa công nghệ thông tinCao học, khoa. >1
141 4Đánh giá thuật toán ánh giá thuật toánGiải quyết một bài toán. Giải quyết một bài toán. Vấn đề:Vấn đề:Có nhiều thuậ...
Bài tập địa chất công trình
Bài tập địa chất công trình. BÀI TẬP ĐỊA CHẤT CÔNG TRÌNHBài 1Mẫu đất rời có độ ẩm 22,5%, trọng lượng thể tích 18,6kN/m3,. và 450m .Bài 13: Hút nước từ một giếng khoan có đường kính d = 176mm. Cao trình đường mực nước ban đầu là 32m, cao trình đáy cách nước là 10m, cao trình mực
Giáo trình kết cấu thép - Chương 2
Giáo trình kết cấu thép - Chương 2. (2. 25) - Âỉåìng kênh läù: d = d0 + ( 1÷1,5) (mm) (2. 26) Våïi: do: Âỉåìng kênh âinh. do 12 14 16 18 20 22 24 27 30 d 13 15 17 19 21 23 25 . Cọ cạc cạch: Hçnh 2. 24: -Lk âäúi âáưu dng âh gọc cảnh Hçnh 2. 23: -Lk âäúi âáưu dng âh gọc âáưu Hçnh 2. 25: -Lk âäúi âáưu dng âh
Giáo trình kết cấu thép - Chương 3
Giáo trình kết cấu thép - Chương 3. hlnHçnh 3. 10:bcbΨΨc2c. =k Våïi: : Phủ t ûo dáưm. thỉïc kinh ngh hüc hçnh thỉïc cáúu ta Cäng iãûm: (3. 13) cm 15 - 220W = h3ycln (3. 14). trng táûp trung l l ≤⎣⎢⎦⎥ (3. 34) ÄØn âën 4. h täøng thãø: RWM (3. 35) ãún âäøi tiãút diãûn d.. = maxϕγσ≤ 3. 3.Bi dáưm: Theo ø tiãút kiãûm
Nghiên cứu các thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định
Phân lớp dữ liệu là một trong những hướng nghiên cứu chính của khai thác dữ liệu. Nghiên cứu các thuật toán phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định Khóa luận tốt nghiệp – Nguyễn Thị Thùy Linh – K46CA - 10 - Để phân lớp mẫu dữ liệu. những tậ p dữ liệu ngày càng lớn. Khóa luận đã nghiên cứu tổng quan về công nghệ phân lớp dữ liệu nói chung và phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định nói
cây quyết định
phụ lục về cây quyết định
Tiểu luận khai phá dữ liệu: Sử dụng phần mềm Weka phân lớp cho bộ dữ liệu golf dataset bằng cây quyết định C4.5
Tiểu luận về khai phá dữ liệu
THUẬT TOÁN PHÂN LỚP HỌC CÂY QUYẾT ĐỊNH C4.5
1. Giới thiệu:
- Cây quyết định là phương pháp xấp xỉ hóa bằng hàm mục tiêu những giá trị rời rạc trong đó những hàm được học được thể hiện bằng cây quyết định . Học cây quyết định là một trong những phương pháp thực dụng và được sử dụng rộng rãi nhất cho phương pháp suy diễn qui nạp.
- Giải thuật học cây quyết định được...
cây quyết định và độ đo
Cây quyết định và độ đo đã được làm đầy đủ,bài báo cáo này đã được 9 điểm,nói về các độ đo áp dụng vào cây quyết định sau đó làm ra 1 demo viết bằng c++Trong lĩnh vực máy học, cây quyết định là một kiểu mô hình dự báo (predictive model), nghĩa là ánh xạ từ các quan sát từ một sự vậthiện tượng đến các kết luận về giá trị mục tiêu của sự vật hiện tượng đó. Intenal node (node trong) tương ứng với...
Cây quyết định trong trích chọn đặc tính gen cho phân loại ung thư sử dụng dữ liệu biểu hiện gen DNA Microarray
Microarray hiện là một trong những công cụ hữu hiệu trong chẩn đoán bệnh do dữ liệu từ các thí nghiệm này chứa các thành phần gen đặc trưng cho một bệnh cụ thể. Tuy nhiên, đặc điểm của loại dữ liệu này là chứa hàng nghìn gen khác nhau trong khi số lượng mẫu lại rất ít nên cần thiết phải có phương pháp lựa chọn các gen phù hợp cho quá trình phân tích và chẩn đoán. Có rất nhiều phương pháp lựa chọn...
Bài tập lớn môn Hệ chuyên gia Xây dựng chương trình Dự báo thời tiết sử dụng Cây quyết định và thuật toán ID3
Đây là Bài tập lớn của nhóm mình, chúng mình đã tìm hiểu rất kĩ. Tài liệu có kèm theo code C (phần mềm) sinh cây quyết định do chính nhóm mình viết. Các bạn thấc mắc có thể liên hệ trực tiếp cho mình: kalyxyanua96gmail.com
TÌM HIỂU VỀ CÂY QUYẾT ĐỊNH TRONG HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH
Trong lý thuyết quyết định một cây quyết đinh là một đồ thị các quyết định và các hậu quả của nó. Cây quyết định là cấu trúc biểu diễn dưới dạng cây trong đó mỗi nút biểu diễn một thuộc tính, nhánh biểu diễn giá trị có thể của thuộc tính, mỗi lá biểu diễn các lớp quyết định và đỉnh trên cùng của cây gọi là gốc....... III.Kết Luận Cây định sử dụng để xây dựng kế hoạch nhằm đạt mục tiêu mong muốn Cá...
Phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ dựa trên đại số gia tử
... (IJRES) Phân lớp liệu định mờ dựa đại số gia tử Chƣơng CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ TỔNG QUAN PHÂN LỚP DỮ LIỆU BẰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH Với mục tiêu nhằm giải vấn đề toán phân lớp liệu định mờ, ... 1.4.1 Các hạn chế phân lớp liệu định rõ 28 1.4.2 Bài toán phân lớp liệu định mờ 29 iv Phân lớp liệu định mờ dựa đại số gia tử 1.4.3 Một số vấn đề toán phân lớp liệu định mờ 31... khoảng dựa đại số...
Mô hình kết hợp giữa học máy và giải thuật di truyền trong phát hiện mã độc
Bài viết đề xuất một phương pháp phân lớp mã độc hiệu quả dựa trên sự kết hợp giữa kĩ thuật phân lớp dữ liệu với giải thuật di truyền. Quá trình thực nghiệm và phân tích trên cùng một tập dữ liệu huấn luyện đã chỉ ra rằng phương pháp đã đề xuất cho kết quả phân lớp chính xác hơn phương pháp phân lớp khi chưa kết hợp với giải thuật di truyền....o việc phát phân loại mã độc dựa kết hợp kĩ thuật định...
Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ dựa trên đại số gia tử
Phân lớp dữ liệu là vấn đề lớn và quan trọng của khai phá dữ liệu. Cây quyết định là giải pháp hữu hiệu của bài toán phân lớp, nó bao gồm từ mô hình cho quá trình học đến các thuật toán huấn luyện cụ thể để xây dựng cây. Luận án tập trung nghiên cứu mô hình linh hoạt cho quá trình huấn luyện cây từ tập mẫu huấn luyện, nghiên cứu phương pháp xử lý giá trị ngôn ngữ và xây dựng các thuật toán học phâ...
Phân lớp vị trí protein farnesylation với máy vector hỗ trợ (SVM) và cây quyết định
Protein Prenylation sự bổ sung của các phân tử kháng nước tới một protein hoặc một hợp chất hóa học. Nó là một quá trình biến đổi hậu dịch mã (PTM: Post Translational Modification) đóng vai trò rất quan trọng, ảnh hưởng đến nhiều quá trình phân tử cũng như ảnh hưởng đến nhiều chức năng tế bào khác.... trưng trích xuất mã hóa sau: Máy vector hỗ trợ sử dụng kết hợp với định để xây dựng mơ hình phân...
Mô hình phân loại sử dụng cây quyết định áp dụng cho hệ thống tuyển sinh của trường đại học
Bài viết giới thiệu một kỹ thuật học máy có giám sát để xây dựng một cây quyết định cho hệ thống tuyển sinh của Trường đại học Hải Phòng. Mục tiêu chính là nhằm xây dựng được một mô hình phân loại hiệu quả với khả năng hạn chế lỗi cao và mức chính xác tương đối để cải thiện hiệu suất và hiệu quả của quá trình tuyển sinh.... loại hiệu cách sử dụng định cho phòng tuyển sinh trường đại học Kết thực...
Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Phần 1
Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Phần 1 trình bày các nội dung chính sau: Giải thuật và cấu trúc dữ liệu, thiết kế và phân tích giải thuật, giải thuật đệ qui, mảng và danh sách, ngăn xếp và hàng đợi,... Mời các bạn cùng tham khảo để nắm nội dung chi tiết của tài liệu.