کافه پاورپوینت
342000 پاورپوینت
130560 کاربر
2369700 دانلود فایل

ساخت پاوپوینت با هوش مصنوعی

کم تر از 5 دقیقه با هوش مصنوعی کافه پاورپوینت ، پاورپوینت بسازید

برای شروع ساخت پاورپوینت کلیک کنید

ساخت پاورپوینت با هوش مصنوعی کافه پاورپوینت2


شما در این مسیر هستید :خانه / محصولات / Powerpoint / دانلود پاورپوینت کامل یادگیری درخت تصمیم (کد2040)

دانلود پاورپوینت کامل یادگیری درخت تصمیم (کد2040)

سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir

دانلود پاورپوینت کامل یادگیری درخت تصمیم (کد2040)

شناسه محصول و کد فایل : 2040

نوع فایل : Powerpoint پاورپوینت

قابل ویرایش تمامی اسلاید ها دارای اسلاید مستر برای ویرایش سریع و راحت تر

امکان باز کردن فایل در موبایل - لپ تاپ - کامپیوتر و ...

با یک خرید میتوانید بین 342000 پاورپینت ، 25 پاورپوینت را به مدت 7 روز دانلود کنید

تماس با پشتیبانی 09164470871



فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!


دانلود پاورپوینت کامل ریواس (کد2058)

دانلود پاورپوینت کامل ریواس (کد2058)

دانلود پاورپوینت کامل ساختمان lsf (کد2057)

دانلود پاورپوینت کامل ساختمان lsf (کد2057)

دانلود پاورپوینت کامل مدیریت و کنترل پروژه (کد2056)

دانلود پاورپوینت کامل مدیریت و کنترل پروژه (کد2056)

دانلود پاورپوینت کامل سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری (کد2055)

دانلود پاورپوینت کامل سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری (کد2055)

دانلود پاورپوینت کامل مفاهیم پایه اقتصاد (کد2054)

دانلود پاورپوینت کامل مفاهیم پایه اقتصاد (کد2054)

دانلود پاورپوینت کامل حقوق و تکالیف مصرف کننده در تجارت الکترونیک (کد2053)

دانلود پاورپوینت کامل حقوق و تکالیف مصرف کننده در تجارت الکترونیک (کد2053)

دانلود پاورپوینت کامل خانواده (کد2052)

دانلود پاورپوینت کامل خانواده (کد2052)

دانلود پاورپوینت کامل ترانسفورماتورهای الکتریکی(کد2051)

دانلود پاورپوینت کامل ترانسفورماتورهای الکتریکی(کد2051)

دانلود طرح کارافرینی کامل  (طرح توجیهی)  بسته بندی میوه  (کد2049)

دانلود طرح کارافرینی کامل (طرح توجیهی) بسته بندی میوه (کد2049)

دانلود پاورپوینت کامل حسابداری میانه 1 (کد2048)

دانلود پاورپوینت کامل حسابداری میانه 1 (کد2048)

دانلود طرح کارافرینی کامل  (طرح توجیهی)  فرآوري و بسته بندی ميگـو   (کد2047)

دانلود طرح کارافرینی کامل (طرح توجیهی) فرآوري و بسته بندی ميگـو (کد2047)

دانلود طرح کارافرینی کامل  (طرح توجیهی)  بسته بندی مـواد غـذايي (کد2046)

دانلود طرح کارافرینی کامل (طرح توجیهی) بسته بندی مـواد غـذايي (کد2046)

دانلود طرح کارافرینی کامل  (طرح توجیهی) توليد و بسته بندي ماست پاستوريزه   (کد2045)

دانلود طرح کارافرینی کامل (طرح توجیهی) توليد و بسته بندي ماست پاستوريزه (کد2045)

دانلود طرح کارافرینی کامل  (طرح توجیهی)  فرآوري و بسته بنـدي ماهي (کد2044)

دانلود طرح کارافرینی کامل (طرح توجیهی) فرآوري و بسته بنـدي ماهي (کد2044)

دانلود پاورپوینت  مصالح مدرن ساختمانی (کد2043)

دانلود پاورپوینت مصالح مدرن ساختمانی (کد2043)

دانلود طرح کارافرینی کامل  (طرح توجیهی)  فرآوري و بسته بندي خشكبار  (کد2041)

دانلود طرح کارافرینی کامل (طرح توجیهی) فرآوري و بسته بندي خشكبار (کد2041)

دانلود پاورپوینت کامل برنامه ریزی الکترونیکی (کد2039)

دانلود پاورپوینت کامل برنامه ریزی الکترونیکی (کد2039)

دانلود پاورپوینت کامل سلول های خورشیدی (کد2038)

دانلود پاورپوینت کامل سلول های خورشیدی (کد2038)

دانلود پاورپوینت کامل حسابداری صنعتی1 (کد2037)

دانلود پاورپوینت کامل حسابداری صنعتی1 (کد2037)

دانلود پاورپوینت کامل مدیریت ارتباط با مشتری (کد2036)

دانلود پاورپوینت کامل مدیریت ارتباط با مشتری (کد2036)

دانلود پاورپوینت کبد چرب (کد2035)

دانلود پاورپوینت کبد چرب (کد2035)

دانلود پاورپوینت کامل  کسب و کار الکترونیک (کد2034)

دانلود پاورپوینت کامل کسب و کار الکترونیک (کد2034)

دانلود پاورپوینت کامل تعریف کشاورزی ارگانیک (کد2033)

دانلود پاورپوینت کامل تعریف کشاورزی ارگانیک (کد2033)

دانلود پاورپوینت کامل مدرسه معماری کوپر یونیون نیویورک (کد2032)

دانلود پاورپوینت کامل مدرسه معماری کوپر یونیون نیویورک (کد2032)

دانلود پاورپوینت کامل انواع درب (کد2031)

دانلود پاورپوینت کامل انواع درب (کد2031)

انتقال دیتا (دما) توسط نور لیزر به نقاط دیگ  (کد2030)

انتقال دیتا (دما) توسط نور لیزر به نقاط دیگ (کد2030)

دانلود پاورپوینت کامل خلاقيت ، كارآفريني  خوداشتغالي (کد2029)

دانلود پاورپوینت کامل خلاقيت ، كارآفريني خوداشتغالي (کد2029)

دانلود پاورپوینت کامل دبستان اهیو (کد2026)

دانلود پاورپوینت کامل دبستان اهیو (کد2026)

دانلود پاورپوینت کامل مجتمع مسکونی ریورساید (کد2025)

دانلود پاورپوینت کامل مجتمع مسکونی ریورساید (کد2025)

دانلود پاورپوینت کامل تاریخچه پیدایش مجتمع مسکونی (کد2024)

دانلود پاورپوینت کامل تاریخچه پیدایش مجتمع مسکونی (کد2024)

دانلود پاورپوینت کامل اختلالات یادگیری  (کد2023)

دانلود پاورپوینت کامل اختلالات یادگیری (کد2023)

دانلود پاورپوینت کامل سير تحول مديريت كيفيت (کد2022)

دانلود پاورپوینت کامل سير تحول مديريت كيفيت (کد2022)



توضیحات محصول دانلود پاورپوینت کامل یادگیری درخت تصمیم (کد2040)

دانلود پاورپوینت کامل یادگیری درخت تصمیم

30 تا 70 درصد پروژه /  پاورپوینت /پاور پوینت / سمینار /  پایان نامه/  مقاله های اماده   به صورت رایگان میباشد

عنوان های پاورپوینت  : 

  • مقدمه

در یک مسئله یادگیری با دو جنبه مختلف روبرو هستیم

  • lنحوه نمایش فرضیه ها

  • درخت تصمیم

  • نمایش درخت تصمیم

  • مثالی از یک درخت تصمیم

  • کاربردها

  • نحوه نمایش درخت تصمیم

  • lترکیب عطفی

  • ترکیب فصلی

  • الگوریتم یادگیری درخت تصمیم

  • ایده اصلی ID3

این ایده به Ocuum’s Razor  مشهور

است ومی گوید

  • بایاس درخت تصمیم

  • الگوریتم ID3

  • الگوریتم ID3

  • نحوه ساختن درخت

درخت کامل ما به این صورت است

آنتروپی

  • lوجود نویز در داده های آموزشی

  • lتعداد کم مثالهای آموزشی

  • پرهیز ازOverfitting

  • Overfitting یک پدیده عمومی است

  • ویژگی هائی با هزینه متفاوت

 

قسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل

 
  • lدر یک مسئله یادگیری با دو جنبه مختلف روبرو هستیم:

  • lنحوه نمایش فرضیه ها

  • lروشی که برای یادگیری برمی گزینیم

  • lدر این فصل برای نمایش فرضیه ها از درخت تصمیم استفاده میکنیم و برای یادگرفتن این درخت از روش ID3 استفاده میکنیم.

  • درخت تصمیم

  • درختها درهوش مصنوعی برای نمایش مفاهیم مختلفی نظیر ساختار جملات، معادلات، حالات بازی، و غیره استفاده میشود.

  • lیادگیری درخت تصمیم روشی برای تقریب توابع هدف با مقادیر گسسته است. این روش نسبت به نویز داده هامقاوم بوده وقادر است ترکیب فصلی گزاره های عطفی را یاد بگیرد.

  • این روش جزو مشهورترین الگوریتمهای یادگیری استقرائی است که بصورت موفقیت آمیزی در کاربردهای مختلف بکار گرفته شده است.

 مسیر از ریشه به برگ ترکیب عطفی (AND)از ویژگی ها را مشخص نموده و خوددرخت ترکیب فصلی(OR) این ترکیبات را میسازد.

  • مثال

  • lترکیب عطفی

  • مثال

  • ترکیب فصلی

  • مثال

  • الگوریتم یادگیری درخت تصمیم

  • اغلب الگوریتم های یادگیری درخت تصمیم بر پایه یک عمل جستجوی حریصانه (greedy) بالا به پائین (top-down) در فضای درختهای موجود عمل میکنند.

  • این الگوریتم پایه، Concept Learning System (CLS) نامیده می شود که در سال 1950 معرفی شده است.

  • این الگوریتم توسط Ross Quilan در سال 1986 بصورت کاملتری تحت عنوان  Inducing Decisition trees (ID3) مطرح گردید.

  • بعدها الگوریتم کاملتر دیگری تحت عنوان 5 ارائه گردید که برخی نقائص ID3 را برطرف میکند.

  • ایده اصلی ID3

lاین ایده به Ocuum’s Razor مشهور است ومی گوید :

             ” دنیا ذاتا ساده است“

   بنابراین از کوچکترین درخت تصمیم که با داده سازگار باشد انتظار می رود که مثالهای نادیده را به درستی دسته بندی کند.

  • بایاس درخت تصمیم

  • l انتخاب درختهای کوچکتر

   بایاس درخت تصمیم بر این ایده است که درختهای کوچکتر بر درختهای بزرگتر ترجیح داده شود.

این درخت کامل و پیچیده

است وضمنا خطا هم ندارد.

 در بایاس کردن هم هدف

 ساده کردن است که

 ممکن است ایجاد خطا کند.

  • معیار کمی اندازه گیری یک ویژگی کدام است؟

  • lسئوال را می توان به روش دیگری نیز بیان کرد:

   ” بهترین ویژگی برای قرار گرفتن در ریشه درخت را چگونه باید انتخاب کنیم؟ “

 برای حل تعداد مثالهای

 مثبت و منفی جدا شده

 را در نظر میگیریم

  • آنتروپی :

  • lمیزان خلوص (بی نظمی یا عدم خالص بودن) مجموعه ای

  از مثالها را مشخص می کند. اگر مجموعه S  شامل مثالهای مثبت و منفی از یک مفهوم هدف باشد آنتروپی S  نسبت به این دسته بندی بولی بصورت زیر تعریف می شود.

    که       نسبت مثالهای مثبت به کل مثالها و      نسبت مثالهای منفی به کل مثالها می باشد. همچنین  0 log0=0 فرض میشود.

مثال :

  • lاختلاف زیاد بین دقت دسته بندی داده های آموزشی و داده های تست

  • lرسیدن به فرضیه و یا مدلهای خیلی پیچیده ( مثلا رسیدن به یک درخت تصمیم خیلی بزرگ)

  • در نظر گرفتن ویژگی های با مقادیر پیوسته

  • lدرخت یادگرفته شده توسط ID3 محدود به توابع و ویژگی های با مقدار گسسته است.

  • lبرای اینکه این الگوریتم ویژگی های با مقدار پیوسته را نیز شامل شود، میتوان برای یک ویژگی پیوسته مثل A یک ویژگی بولی مثل Ac تعریف گرد که Ac درست است اگر A<C باشد و در غیر اینصورت نادرست است.

  • C باید طوری انتخاب شود که بهره اطلاعات را حداکثر کند. اینکار میتواند با مرتب کردن مقادیر ویژگی A وانتخاب نقاطی که مقادیر مثالهای مجاور تغییر میکنند انجام شود. در چنین حالتی میانگین دومثال مجاور میتواند بعنوان آستانه انتخاب شود.

  • سایر معیارهای انتخاب ویژگی برای درخت

  • lاگر به مثال قبل یک ویژگی به نام تاریخ اضافه شود، این ویژگی به تنهائی قادر خواهد بود تا کلیه مثالهای آموزشی را دسته بندی کند. در واقع بعلت اینکه این ویژگی دارای بهره اطلاعات زیادی است بعنوان ریشه درخت انتخاب خواهد شد و درخت حاصله دارای عمق بسیار کمی خواهد بود.

  • با وجود اینکه این درخت مثالهای آموزشی را بخوبی دسته بندی خواهد کرد اما در مورد مثالهای نادیده بسیار ضعیف عمل خواهد نمود. زیرا این درخت در عمل مثالهای آموزشی را حفظ کرده و قادر به تعمیم نیست.

  • معیار نسبت بهره یا gain ratio

  • lبرای پرهیز از ویژگی هائی مثل تاریخ میتوان از معیار دیگری با نام نسبت بهره و یا gain ratio استفاده نمود که خاصیت آن حساسیت داشتن به این است که یک ویژگی با چه گستردگی و یکنواختی داده ها را جدا میکند.

  • lبرای اینکار عبارتی بصورت زیر تعریف میشود:



تو پروژه یکی از بزرگ ترین مراجع دانلود فایل های نقشه کشی در کشو در سال 1394 تاسیس گردیده در سال 1396 کافه پاورپوینت زیر مجموعه تو پروژه فعالیت خود را در زمینه پاورپوینت شروع کرده و تا به امروز به کمک کاربران و همکاران هزاران پاورپوینت برای دانلود قرار داده شده

با افتخار کافه پاورپوینت ساخته شده با وب اسمبلی

لوگو اینماد لوگو اینماد لوگو اینماد
ظاهرا یک قسمت لود نشد صحفه را مجدد لود کنید