【總結(jié)】第6章決策樹(shù)主要內(nèi)容決策樹(shù)基本概念決策樹(shù)算法決策樹(shù)研究問(wèn)題主要參考文獻(xiàn)主要內(nèi)容決策樹(shù)基本概念決策樹(shù)算法決策樹(shù)研究問(wèn)題主要參考文獻(xiàn)第6章決策樹(shù)決策樹(shù)基本概念關(guān)于分類(lèi)問(wèn)題分類(lèi)(Classification)任務(wù)就是通過(guò)學(xué)習(xí)獲得一個(gè)目標(biāo)函
2025-01-13 19:48
【總結(jié)】一.示例學(xué)習(xí)示例學(xué)習(xí)也稱(chēng)實(shí)例學(xué)習(xí),它是一種歸納學(xué)習(xí)。示例學(xué)習(xí)是從若干實(shí)例(包括正例和反例)中歸納出一般概念或規(guī)則的學(xué)習(xí)方法。第一個(gè)拱橋的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)第二個(gè)拱橋的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)程序歸納出的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)拱橋概念的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)例1假設(shè)示例空間中有橋牌中"同花"概念的兩個(gè)示例:示例1:花色(c1,梅花)∧花
2025-01-13 18:39
【總結(jié)】1決策樹(shù)(DecisionTree)2023/1/292?1、分類(lèi)的意義數(shù)據(jù)庫(kù)了解類(lèi)別屬性與特征預(yù)測(cè)分類(lèi)模型—決策樹(shù)分類(lèi)模型—聚類(lèi)一、分類(lèi)(Classification)2023/1/293數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi)標(biāo)記性別年齡婚姻否是否是
2025-01-14 06:46
【總結(jié)】第四章決策樹(shù)建模第十組:郭浩韓學(xué)成何珺何軍黃安迪§數(shù)據(jù)分類(lèi)介紹分類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要課題,它的目的是:構(gòu)造一個(gè)分類(lèi)函數(shù)或分類(lèi)模型,該模型能把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類(lèi)別中的某一個(gè)。數(shù)據(jù)分類(lèi)的過(guò)程一般來(lái)說(shuō)主要包含兩個(gè)步驟
2025-01-13 19:37
【總結(jié)】《機(jī)器學(xué)習(xí)》周志華?第4章決策樹(shù)?第5章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)?第6章支持向量機(jī)?第8章集成學(xué)習(xí)?第9章聚類(lèi)?關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)第4章決策樹(shù)根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否擁有標(biāo)記信息學(xué)習(xí)任務(wù)決策樹(shù)(decisiontree)模型常常用來(lái)解決分類(lèi)和回歸問(wèn)
2025-01-22 17:54
【總結(jié)】Clementine的決策樹(shù)1主要內(nèi)容n決策樹(shù)算法概述n從學(xué)習(xí)角度看,決策樹(shù)屬有指導(dǎo)學(xué)習(xí)算法n目標(biāo):用于分類(lèi)和回歸n分類(lèi)回歸樹(shù)及應(yīng)用nCHAID算法及應(yīng)用nQUEST算法及應(yīng)用n模型的對(duì)比分析2決策樹(shù)算法概述:基本概念n得名其分析結(jié)論的展示方式類(lèi)似一棵倒置的樹(shù)?根節(jié)點(diǎn)?葉節(jié)點(diǎn)?中間節(jié)點(diǎn)?2叉樹(shù)和多叉樹(shù)3決策樹(shù)算法概述
2025-01-12 21:58
【總結(jié)】摘要隨著信息科技的高速發(fā)展,人們對(duì)于積累的海量數(shù)據(jù)量的處理工作也日益增重,需求是發(fā)明之母,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是為了順應(yīng)這種需求而發(fā)展起來(lái)的一種數(shù)據(jù)處理技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)又稱(chēng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn),是從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中有效地、隱含的、以前未知的、有潛在使用價(jià)值的信息的過(guò)程。決策樹(shù)算法是數(shù)據(jù)挖掘中重要的分類(lèi)方法,基于決策樹(shù)的各種算法在執(zhí)行速度、可擴(kuò)展性、輸出結(jié)果的可理解性、分類(lèi)預(yù)測(cè)
2025-06-26 10:13
【總結(jié)】第七章決策樹(shù)和決策規(guī)則本章目標(biāo)?分析解決分類(lèi)問(wèn)題的基于邏輯的方法的特性.?描述決策樹(shù)和決策規(guī)則在最終分類(lèi)模型中的表述之間的區(qū)別.?介紹.?了解采用修剪方法降低決策樹(shù)和決策規(guī)則的復(fù)雜度.?決策樹(shù)和決策規(guī)則是解決實(shí)際應(yīng)用中分類(lèi)問(wèn)題的數(shù)據(jù)挖掘方法。?一般來(lái)說(shuō),分類(lèi)是把數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到其中一個(gè)事先定義的類(lèi)中的這樣一
2025-01-13 19:47
【總結(jié)】分類(lèi)與決策樹(shù)概述分類(lèi)與預(yù)測(cè)分類(lèi)是一種應(yīng)用非常廣泛的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),應(yīng)用的例子也很多。例如,根據(jù)信用卡支付歷史記錄,來(lái)判斷具備哪些特征的用戶(hù)往往具有良好的信用;根據(jù)某種病癥的診斷記錄,來(lái)分析哪些藥物組合可以帶來(lái)良好的治療效果。這些過(guò)程的一個(gè)共同特點(diǎn)是:根據(jù)數(shù)據(jù)的某些屬性,來(lái)估計(jì)一個(gè)特定屬性的值。例如在信用分析案例中,根據(jù)用戶(hù)的“年齡”、“性別”、“收入水平”、“職業(yè)”等屬性的值,來(lái)估計(jì)該
2025-08-05 03:50
【總結(jié)】?數(shù)據(jù)流程調(diào)查本節(jié)內(nèi)容:?一、數(shù)據(jù)流程圖及其繪制用符號(hào)?二、數(shù)據(jù)流程圖實(shí)例?三、繪制數(shù)據(jù)流程圖的方法?一、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)流程調(diào)查?1、數(shù)據(jù)流程?數(shù)據(jù)流程指數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中產(chǎn)生、傳輸、加工處理、使用、存儲(chǔ)的過(guò)程?2、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)流程調(diào)查的內(nèi)容:?收集原系統(tǒng)全部輸入單據(jù)(如入庫(kù)單、收據(jù)、憑證)、
2025-01-22 00:06
【總結(jié)】1、某運(yùn)輸公司收取運(yùn)費(fèi)的標(biāo)準(zhǔn)如下:①本地客戶(hù)每噸5元。②外地客戶(hù)貨物重量W在100噸以?xún)?nèi)(含),每噸8元。③外地客戶(hù)貨物100噸以上時(shí),距離L在500公里以?xún)?nèi)(含)超過(guò)部分每噸增加7元,距離500公里以上時(shí),超過(guò)部分每噸再增加10元。試畫(huà)出決策樹(shù)、決策表,反映運(yùn)費(fèi)策略。2、郵寄包裹收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)如下:若收件地點(diǎn)在1000公里以?xún)?nèi),普通件每公斤2元,掛號(hào)件每公斤3元;若
2025-06-30 19:25
【總結(jié)】決策樹(shù)算法及應(yīng)用拓展?內(nèi)容簡(jiǎn)介:?概述?預(yù)備知識(shí)?決策樹(shù)生成(BuildingDecisionTree)?決策樹(shù)剪枝(PruningDecisionTree)?捕捉變化數(shù)據(jù)的挖掘方法?小結(jié)概述(一)?傳統(tǒng)挖掘方法的局限性?只重視從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取規(guī)則,忽視了庫(kù)中數(shù)據(jù)的變化?挖掘
2025-01-14 19:43
【總結(jié)】第九章決策樹(shù)分析DecisionTreeAnalysis1決策樹(shù)分析?簡(jiǎn)介?決策樹(shù)基本觀念?三種研究方法?其他決策樹(shù)的變化?決策樹(shù)的優(yōu)、缺點(diǎn)2決策樹(shù)是功能強(qiáng)大且相當(dāng)受歡迎的分類(lèi)和預(yù)測(cè)工具。這項(xiàng)以樹(shù)狀圖為基礎(chǔ)的方法,其吸引人之處在於決策樹(shù)具有規(guī)則,和類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路不同。規(guī)則可以用文字來(lái)表達(dá)
2025-01-14 19:41
【總結(jié)】1?例:某農(nóng)業(yè)企業(yè)有耕地面積,可供灌水量6300立方米,在生產(chǎn)忙季可供工作日2800個(gè),用于種植玉米、棉花和花生三種作物。預(yù)計(jì)三種作物每公頃在用水忙季用工日數(shù)、灌水量和利潤(rùn)見(jiàn)表,在完成,如何安排三種作物的種植面積,以獲得最大的利潤(rùn)。作物類(lèi)別忙季需工作日數(shù)灌水需要量(立方米)產(chǎn)量(公斤)利潤(rùn)
2025-05-10 07:21
【總結(jié)】決策樹(shù)及隨機(jī)效應(yīng)模型張文超2023/05/07基本概念決策樹(shù)模型的建立決策樹(shù)與判別函數(shù)的比較
2025-01-13 19:35