決策樹例題(參考版)

【摘要】風險型決策?最大概率法、收益期望值法、決策樹法★決策樹法?將損益期望值法中的各個方案的情況用一個概率樹來表示，就形成了決策樹。它是模擬樹木生長的過程，從出發(fā)點開始不斷分枝來表示所分析問題的各種發(fā)展可能性，并以各分枝的損益期望值中的最大者作為選擇的依據(jù)。?決策樹的畫法、決策樹的例子?例題8、例題9、例題10決

2025-01-15 19:35

決策樹、網(wǎng)絡(luò)計劃法作業(yè)例題(參考版)

【摘要】1.網(wǎng)絡(luò)圖用圖形描述一項工程及其構(gòu)成要素之間的邏輯關(guān)系。一項具體的工程或任務(wù)由許多工序或活動組成，這些工序或活動按其工藝性和組織性的相互關(guān)系，依照流程方向，按其先后順序，從左至右，用箭線和結(jié)點相互銜接地排列起來，即成為網(wǎng)絡(luò)圖。第二章計劃——網(wǎng)絡(luò)圖由以下四部分組成：

2025-01-14 21:55

決策樹例題ppt課件(參考版)

【摘要】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，用于種植玉米、棉花和花生三種作物。預(yù)計三種作物每公頃在用水忙季用工日數(shù)、灌水量和利潤見表，在完成，如何安排三種作物的種植面積，以獲得最大的利潤。作物類別忙季需工作日數(shù)灌水需要量（立方米）產(chǎn)量（公斤）利潤

2025-05-09 07:43

決策樹(參考版)

【摘要】決策樹決策樹簡介決策樹算法A1,A2兩方案投資分別為450萬和240萬，經(jīng)營年限為5年，銷路好的概率為，銷路差的概率為，A1方案銷路好年、差年的損益值分別為300萬和負60萬，A2方案分別為120萬和30萬。決策樹簡介決策樹簡介決策狀態(tài)狀態(tài)結(jié)結(jié)

2025-01-26 02:52

決策樹例題分析及解答(參考版)

【摘要】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，用于種植玉米、棉花和花生三種作物。預(yù)計三種作物每公頃在用水忙季用工日數(shù)、灌水量和利潤見表，在完成，如何安排三種作物的種植面積，以獲得最大的利潤。作物類別忙季需工作日數(shù)灌水需要量（立方米）產(chǎn)量（公斤）利潤

2025-05-14 07:21

決策樹例題分析ppt課件(參考版)

【摘要】12例：設(shè)某茶廠計劃創(chuàng)建精制茶廠，開始有兩個方案，方案一是建年加工能力為800擔的小廠，方案二是建年加工能力為2022擔的大廠。兩個廠的使用期均為10年，大廠投資25萬元，小廠投資10萬元。產(chǎn)品銷路沒有問題，原料來源有兩種可能(兩種自然狀態(tài))：一種為800擔，另一種為2022擔。兩個方案每年損益及兩種自然狀態(tài)

2025-05-09 07:43

決策樹簡介(參考版)

【摘要】決策樹第十組：郭浩韓學成何珺何軍黃安迪§數(shù)據(jù)分類介紹分類是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要課題,它的目的是：構(gòu)造一個分類函數(shù)或分類模型,該模型能把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定類別中的某一個。數(shù)據(jù)分類的過程一般來說主要包含兩個步驟

2025-01-15 19:37

決策樹技術(shù)(參考版)

【摘要】決策樹技術(shù)DecisionTrees組員：賈小彥鄧蓓蓓戴維內(nèi)容提要?簡介?決策樹基本概念?決策樹的優(yōu)缺點?經(jīng)典算法簡介?決策樹和決策規(guī)則是解決實際應(yīng)用中分類問題的數(shù)據(jù)挖掘方法。?一般來說，分類是把數(shù)據(jù)項映射到其中一個事先定義的類中的這樣一個學習函數(shù)的過程。由一組輸入的屬性值向量(

2025-01-14 21:57

決策樹、網(wǎng)絡(luò)計劃法作業(yè)例題(參考版)

【摘要】1.網(wǎng)絡(luò)圖用圖形描述一項工程及其構(gòu)成要素之間的邏輯關(guān)系。一項具體的工程或任務(wù)由許多工序或活動組成，這些工序或活動按其工藝性和組織性的相互關(guān)系，依照流程方向，按其先后順序，從左至右，用箭線和結(jié)點相互銜接地排列起來，即成為網(wǎng)絡(luò)圖。第二章計劃——網(wǎng)絡(luò)圖由以下四部分組成：

2025-05-16 12:20

決策樹講義(參考版)

【摘要】第6章決策樹主要內(nèi)容決策樹基本概念決策樹算法決策樹研究問題主要參考文獻主要內(nèi)容決策樹基本概念決策樹算法決策樹研究問題主要參考文獻第6章決策樹決策樹基本概念關(guān)于分類問題分類（Classification）任務(wù)就是通過學習獲得一個目標函

2025-01-15 19:48

決策樹學習(參考版)

【摘要】一.示例學習示例學習也稱實例學習,它是一種歸納學習。示例學習是從若干實例(包括正例和反例)中歸納出一般概念或規(guī)則的學習方法。第一個拱橋的語義網(wǎng)絡(luò)第二個拱橋的語義網(wǎng)絡(luò)學習程序歸納出的語義網(wǎng)絡(luò)拱橋概念的語義網(wǎng)絡(luò)例1假設(shè)示例空間中有橋牌中"同花"概念的兩個示例:示例1：花色(c1，梅花)∧花

2025-01-15 18:39

5決策樹(參考版)

【摘要】1決策樹(DecisionTree)2023/1/292?1、分類的意義數(shù)據(jù)庫了解類別屬性與特征預(yù)測分類模型—決策樹分類模型—聚類一、分類(Classification)2023/1/293數(shù)據(jù)庫分類標記性別年齡婚姻否是否是

2025-01-16 06:46

決策樹建模(參考版)

【摘要】第四章決策樹建模第十組：郭浩韓學成何珺何軍黃安迪§數(shù)據(jù)分類介紹分類是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要課題,它的目的是：構(gòu)造一個分類函數(shù)或分類模型,該模型能把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定類別中的某一個。數(shù)據(jù)分類的過程一般來說主要包含兩個步驟

2025-01-15 19:37

決策樹(完整)(參考版)

【摘要】《機器學習》周志華?第4章決策樹?第5章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習?第6章支持向量機?第8章集成學習?第9章聚類?關(guān)聯(lián)規(guī)則學習第4章決策樹根據(jù)訓練數(shù)據(jù)是否擁有標記信息學習任務(wù)決策樹（decisiontree）模型常常用來解決分類和回歸問

2025-01-24 17:54

決策樹課件(參考版)

【摘要】Clementine的決策樹1主要內(nèi)容n決策樹算法概述n從學習角度看，決策樹屬有指導(dǎo)學習算法n目標：用于分類和回歸n分類回歸樹及應(yīng)用nCHAID算法及應(yīng)用nQUEST算法及應(yīng)用n模型的對比分析2決策樹算法概述：基本概念n得名其分析結(jié)論的展示方式類似一棵倒置的樹?根節(jié)點?葉節(jié)點?中間節(jié)點?2叉樹和多叉樹3決策樹算法概述

2025-01-14 21:58

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