【摘要】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
2025-01-19 19:37
2025-03-15 11:52
【摘要】第七章決策樹(shù)和決策規(guī)則本章目標(biāo)?分析解決分類問(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)用中分類問(wèn)題的數(shù)據(jù)挖掘方法。?一般來(lái)說(shuō),分類是把數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到其中一個(gè)事先定義的類中的這樣一
2025-01-19 19:47
【摘要】第8章決策樹(shù)演算法大綱?說(shuō)明決策樹(shù)演算法的概念?討論有趣決策規(guī)則的概念?用一個(gè)實(shí)例來(lái)展示決策樹(shù)的規(guī)則?探討決策樹(shù)的實(shí)際應(yīng)用?展示在龐大的資料集中如何應(yīng)用決策樹(shù)?在附錄中展示See5的決策樹(shù)分析過(guò)程決策樹(shù)?在資料探勘的領(lǐng)域中,決策樹(shù)(decisiontrees)被認(rèn)為是一種樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的規(guī)則(經(jīng)常被稱
2025-01-18 21:57
【摘要】決策樹(shù)學(xué)習(xí)算法概要?簡(jiǎn)介?決策樹(shù)表示法?決策樹(shù)學(xué)習(xí)的適用問(wèn)題?基本的決策樹(shù)學(xué)習(xí)算法?決策樹(shù)學(xué)習(xí)中的假想空間搜索?決策樹(shù)學(xué)習(xí)的常見(jiàn)問(wèn)題簡(jiǎn)介?決策樹(shù)方法的起源是概念學(xué)習(xí)系統(tǒng)CLS,然后發(fā)展到ID3方法而為高潮,最后又演化為能處理連續(xù)屬性的。有名的決策樹(shù)方法還有CART和Assistant。
【摘要】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)于分類問(wèn)題分類(Classification)任務(wù)就是通過(guò)學(xué)習(xí)獲得一個(gè)目標(biāo)函
2025-01-18 21:54
【摘要】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、分類預(yù)測(cè)
2025-07-05 10:13
【摘要】決策樹(shù)決策樹(shù)研發(fā)二部武漢中原電子信息有限公司文件狀態(tài):[]草稿[]正式發(fā)布[]正在修改文件標(biāo)識(shí):當(dāng)前版本:作者:張宏超完成日期:2019年3月8日目錄1. 算法介紹 1. 分支節(jié)點(diǎn)選取 1. 構(gòu)建樹(shù) 3. 剪枝 102.
2024-08-20 03:21
【摘要】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):用于分類和回歸n分類回歸樹(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
2025-01-18 21:58
【摘要】分類與決策樹(shù)概述分類與預(yù)測(cè)分類是一種應(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)用戶的“年齡”、“性別”、“收入水平”、“職業(yè)”等屬性的值,來(lái)估計(jì)該
2024-08-20 03:50
【摘要】決策樹(shù)決策樹(shù)基本概念決策樹(shù)算法主要內(nèi)容決策樹(shù)基本概念決策樹(shù)算法決策樹(shù)基本概念關(guān)于分類問(wèn)題分類(Classification)任務(wù)就是通過(guò)學(xué)習(xí)獲得一個(gè)目標(biāo)函數(shù)(TargetFunction)f,將每個(gè)屬性集x映射到一個(gè)預(yù)先定義好的類標(biāo)號(hào)y。分類任務(wù)的輸入數(shù)據(jù)是紀(jì)錄的
2025-02-01 11:58
【摘要】數(shù)據(jù):weka中的weather數(shù)據(jù)(字符型、數(shù)值型)outlook,temperature,humidity,windy,playsunny,hot,high,FALSE,nosunny,hot,high,TRUE,noovercast,hot,high,FALSE,yesrainy,mild,high,FALSE,yesrainy,cool
2025-01-20 19:39
【摘要】機(jī)器學(xué)習(xí)第3講決策樹(shù)學(xué)習(xí)內(nèi)容ü簡(jiǎn)介ü決策樹(shù)原理ü決策樹(shù)算法ü決策樹(shù)中的過(guò)擬合問(wèn)題ü決策樹(shù)的其他問(wèn)題ü屬性的其他度量簡(jiǎn)介決策樹(shù)也稱為判定樹(shù)。在決策樹(shù)方法中,首先從實(shí)例集中構(gòu)造決策樹(shù),這是一種有指導(dǎo)學(xué)習(xí)的方法。該方法先根據(jù)訓(xùn)
【摘要】企業(yè)CRM系統(tǒng)中決策樹(shù)算法的應(yīng)用河北金融學(xué)院郭佳許明保定市科技局《基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)應(yīng)用研究》09ZG009摘要:客戶資源決定企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力,更多的關(guān)心自己的銷售群體,并與之建立良好的、長(zhǎng)期的客戶關(guān)系,提升客戶價(jià)值,對(duì)全面提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力和盈利能力具有重要作用。本文以某企業(yè)銷售業(yè)績(jī)?yōu)閷?duì)象,利用決策樹(shù)分類算法,得到支持決策,從而挖掘出理想客戶。關(guān)鍵字:客戶關(guān)系管
2025-07-07 11:51