فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت کامل آموزش طراحي درخت تصميم گيري و الگوريتم يادگيري درخت ID3، C4.5 وکاربرد درخت هاي تصميم گيري (کد10763)
دانلود پاورپوینت کامل آموزش طراحی درخت تصمیم گیری و الگوریتم یادگیری درخت ID3، C4.5 وکاربرد درخت های تصمیم گیری
\n\n عنوان های پاورپوینت :
\n\n\nآشنایی با درخت های تصمیم گیری
\nقدمه
\nمعرفی درخت تصمیم گیری و برخی تعاریف مورد نیاز
\nطراحی درخت تصمیم گیری
\nپرسش های مطرح برای درخت تصمیم گیری CART
\nالگوریتم یادگیری درخت ID3، C4.5
\nیادگیری افزایشی درخت های تصمیم گیری
\nکاربرد درخت های تصمیم گیری
\nمراجع
\n \n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nمعرفی درخت تصمیم گیری و برخی تعاریف مورد نیاز\n\nمعرفی درخت تصمیم گیری و برخی تعاریف مورد نیاز\n\nمیانگین تعداد لایهها از ریشه تا گرههای پایانی را عمق متوسط می‌نامیم.\n\nمیانگین تعداد گرههای میانی در هر سطح درخت عرض متوسط درخت نامیده می‌شود.\n\nاگر دو گره داخلی حداقل دارای یک کلاس مشترک باشند در این حالت گفته می‌شود که کلاس‌ها دارای روی هم افتادگی (Overlap) هستند.\n\nمعرفی درخت تصمیم گیری و برخی تعاریف مورد نیاز\n\nنحوة انتساب کلاس به یک بردار ورودی در درخت تصمیم گیری:\n\nبردار ورودی در گره ریشه قرار می گیرید.\n\nبردار ورودی در هر گرهی که قرار می گیرد با توجه به ارزیابی انجام شده در یکی از شاخه ها پایین می رود تا در یک برگ قرار بگیرد.\n\nبرچسب برگی که گره در آن قرار می گیرد به عنوان برچسب بردار برگردانده می شود.\n\nمعرفی درخت تصمیم گیری و برخی تعاریف مورد نیاز\n\nمزایا:\n\nقوانین تولید شده و به کارگرفته شده قابل استخراج و قابل فهم.\n\nکار با داده های پیوسته و گسسته.\n\nاستفاده از نواحی تصمیم گیری ساده.\n\nحذف مقایسه های غیرضروری.\n\nاستفاده از ویژگی های متفاوت برای نمونه های مختلف.\n\nاحتیاجی به تخمین تابع توزیع نیست.\n\nمعرفی درخت تصمیم گیری و برخی تعاریف مورد نیاز\n\nمعایب:\n\nدر مواردی که هدف تخمین تابعی با مقادیر پیوسته است مناسب نیستند.\n\nدر موارد با تعداد کلاس زیاد و نمونه آموزشی کم، احتمال خطا بالاست.\n\nهزینه محاسباتی بالای تولید درخت تصمیم گیری.\n\nهرس کردن درخت نیز هزینه بالایی دارد.\n\nدر مسائلی که کلاس های ورودی با نواحی مکعبی به خوبی جدا نشوند خوب عمل نمی کنند.\n\nزیاد شدن گره پایانی در صورت روی هم افتادگی گره ها.\n\nانباشته شدن خطای لایه ها بر روی یکدیگر.\n\nطراحی درخت تصمیم گیری بهینه مشکل است.\n\nطراحی درخت تصمیم گیری\n\nاهداف اصلی درخت‌های تصمیم‌گیری دستهبندی کننده:\n\nدادههای ورودی را تا حد ممکن درست دستهبندی کنند.\n\nدانش آموخته شده از دادههای آموزشی را به گونهای عمومیت ببخشند که دادههای دیده نشده را با بالاترین دقت ممکن دستهبندی کنند.\n\nدر صورت اضافه شدن دادههای آموزشی جدید بتوان به راحتی درخت تصمیم‌گیری را گسترش داد(دارای خاصیت افزایشی باشند).\n\nساختار درخت حاصل به سادهترین شکل ممکن باشد.\n\nطراحی درخت تصمیم گیری\n\nگام‌های لازم برای طراحی یک درخت تصمیم‌گیری:\n\nانتخاب مناسبی برای ساختار درخت.\n\nانتخاب ویژگی‌هایی مورد نظر برای تصمیم‌گیری در هر یک از گرههای میانی.\n\nانتخاب قانون تصمیم‌گیری یا استراتژی مورد استفاده در هر یک از گرههای میانی.\n\nطراحی درخت تصمیم گیری\n\nروشهای هیوریستیک ساخت درخت تصمیم‌گیری:\n\nروشهای بالا به پایین\n\n \n\nروشهای رشد دهنده-هرس کننده\n\nطراحی درخت تصمیم گیری\n\nروشهای پایین به بالا:\n\nدرخت تصمیم گیری از پایین به بالا با حرکت از برگ ها به سمت ریشه ساخته می شود.\n\nفرآیند ترکیب کلاس ها تا زمانی که تنها یک کلاس باقی بماند ادامه می یابد.\n\n \n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و توجیهی | پایان-نامه | پی دی اف مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی | های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )
