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決定木の枝刈り - 基礎と応用 - cover
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決定木の枝刈り - 基礎と応用

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

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。
 
 
Disponível desde: 28/06/2023.
Comprimento de impressão: 146 páginas.

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    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
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