決策樹演算法-免費閱讀
【正文】 ?非常穩(wěn)定，不會全然地受到雜訊和錯失資料的影響。 機器學習 ?機器學習 （ machine learning） ?剛開始並沒有任何的假設，僅針對輸入資料與分類結果進行分析。 ?決策樹資料探勘包含了蒐集分析者認為與決策有關的變數，以及分析這些變數對預測結果的能力。 ?關聯規(guī)則的 支持度 （ support） 代表的是，在資料庫中此規(guī)則的變數在同一筆記錄出現的比率。 ?臨床醫(yī)療資料庫探勘 ?根據約略集合理論（ rough set theory）發(fā)展一個以機率規(guī)則為基礎的歸納系統(tǒng)。 。 機器學習 ?表 過去 20 位貸款者的資料 機器學習 ?表 資料分組 機器學習 ?表 結果 機器學習 ?大多數的資料探勘軟體使用 熵值 （ entropy）衡量每個變數的區(qū)別能力。 ?在做預估及預測的情況中，如果資料有連續(xù)的結果也可用樹狀結構來表示，這些樹就被稱為 迴歸決策樹（ regression tree）。 決策樹的運作 ?表 各種屬性值的組合 決策樹的運作 ?表 第一個規(guī)則 決策
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