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決定木の枝刈り - 基礎と応用 - cover

決定木の枝刈り - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

デシジョン ツリー プルーニングとは
 
機械学習および検索アルゴリズムにおけるプルーニングは、ツリーのセクションを削除することでデシジョン ツリーのサイズを最小化するデータ圧縮アプローチです。 インスタンスを分類するには非クリティカルかつ冗長です。 これにより、ツリーに保存する必要があるデータの量が削減されます。 枝刈りを使用することで過剰適合が減少し、最終的な分類器が単純化されるため、予測精度が向上します。
 
メリット
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: デシジョン ツリーの枝刈り
 
第 2 章: デシジョン ツリーの学習
 
第 3 章: データ圧縮
 
第 4 章: アルファ?ベータ プルーニング
 
第 5 章: Null-Move ヒューリスティック
 
第 6 章: ホライズン効果
 
第 7 章: 最小記述長
 
第 8 章: ベイジアン ネットワーク
 
第 9 章: アンサンブル学習
 
第 10 章: 人工ニューラル ネットワーク
 
(II) デシジョン ツリー プルーニングに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でのデシジョン ツリー プルーニングの使用例の実例。
 
(IV) 17 の付録では、デシジョン ツリー プルーニング テクノロジを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明しています。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のデシジョン ツリー枝刈りに関して基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Disponibile da: 28/06/2023.
Lunghezza di stampa: 146 pagine.

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    光学的マーク認識とは
     
    光学的マーク認識 (OMR) は、紙に付けられたマークを分析することによって個人から情報を収集する方法です。 OMR を使用すると、数百、さらには数千のドキュメントの処理を 1 時間で完了できます。 たとえば、学生は学業のある時点で、クイズやアンケートに答えるために紙に鉛筆を使って泡を埋める必要があったことを思い出すかもしれません。 カードが、カードに基づいて採点またはデータ収集を行うシステムに入力された後、教師または教師の補助者によってフォームに記入されます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 光学式マーク認識
     
    第 2 章: 光学式文字認識
     
    第 3 章: 手書き認識
     
    第 4 章: 画像スキャナ
     
    第 5 章: Scantron Corporation
     
    第 6 章: 光学式音楽認識
     
    第 7 章: 光学式スキャン投票システム
     
    第 8 章: フォーム処理
     
    第 9 章: ドキュメント キャプチャ ソフトウェア
     
    第 10 章: IBM 光学式マークおよび文字リーダー
     
    (II) 光学式マーク認識に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野での光学式マーク認識の使用例の実例。
     
    (IV) 光学式マーク認識技術を 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の光学式マーク認識についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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    メリット
     
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    第 1 章: 左翼テロ
     
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    第 9 章: フィリピン共産党
     
    第 10 章: 革命的人民解放党/戦線
     
    (ii) 左翼テロリズムに関する一般の人々の最大の疑問に答えます。
     
    この本は誰を対象にしていますか
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の左翼テロリズムに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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