برای دانلود سریع فایل کافیست روی دکمهی پایین کلیک کنید

· • • • • • • • °° • یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری › درخت تصمیم در یادگیری ماشین به زبان ساده نمونه کد › درختتصمیمدردرخت تصمیم در یادگیری ماشین به زبان ساده نمونه کد › درختتصمیمدر آخرین بهروزرسانی ۱۸ بهمن ۱۴۰۲ زمان مطالعه ۳۷ دقیقه درخت تصمیم یک روش رایج برای نشان دادن فرآیند تصمیمگیری به وسیله ساختاری درختمانند و شاخهدار است این روش یکی از درخت تصمیم در یادگیری ماشین به زبان ساده نمونه کد یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری یادگیری درخت تصمیم گیری آموزش یادگیری ماشین درخت تصمیم آموزش یادگیری ماشین درخت تصمیم آموزش یادگیری ماشین درخت تصمیم آموزش درخت تصمیم در یادگیری ماشین آموزش درخت تصمیم در یادگیری ماشین آموزش درخت تصمیم در یادگیری ماشین آموزش یادگیری ماشینآشنایی با دو الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی آموزش یادگیری ماشینآشنایی با دو الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی آموزش یادگیری ماشینآشنایی با دو الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی درخت تصمیم چیست؟ توضیح به زبان ساده فرادرس مجله درخت تصمیم چیست؟ توضیح به زبان ساده فرادرس مجله › درختتصمیمچیستدرخت تصمیم چیست؟ – توضیح به زبان ساده – فرادرس مجله › درختتصمیمچیست ۲۳۴ بازدید آخرین بهروزرسانی ۱۲ اردیبهشت ۱۴۰۳ زمان مطالعه ۲۹ دقیقه درخت تصمیم به عنوان یکی از الگوریتمهای محبوب یادگیری ماشین محسوب میشود که از آن میتوان درخت تصمیم تعریف، مزایا و کاربردها › › درخت تصمیم تعریف، مزایا و کاربردها › › عملکرد درخت تصمیم چگونه است؟ متغیرها و طراحی درخت تصمیم نرم افزارهای ساخت درخت تصمیم انواع درخت تصمیم چیست؟ مهمترین الگوریتمهای درخت تصمیم اجزای درخت تصمیم نحوه هرس درخت تصمیم کاربرد درخت تصمیم چیست؟ مزایا و معایب درخت تصمیم چیست؟ قبل از توضیح نحوهی عملکرد، بیایید برخی اصطلاحات مربوط به آن را تعریف کنیم گره ریشه پایهی درخت تصمیم است تقسیم فرایند تقسیم یک گره به چندین زیرگره را میگویند گره تصمیم زمانی که یک زیرگره به زیرگرههای بیشتری تقسیم میشود، به آن گرهی تصمیم میگویند گره برگ زمانی که یک زیرگره به ز در مثال گلف، هر خروجی از تصمیمات قبلی مستقل است و به این بستگی ندارد که در تصمیم قبلی چه اتفاقی افتاده است در مقابل متغیرهای وابسته تحتتأثیر اتفاقات قبل از خود قرار میگیرند برای ایجاد ساختار این مدل، باید ویژگیها و شرایطی که درخت را ایجاد میکنند، انتخاب کنید پس از آن، درخت را هرس میکنید تا شاخههای بیربطی که میتوانند بر دقت تصمیمگیری تأث ابزارها و نرمافزارهای زیادی برای رسم درخت تصمیم وجود دارند که کار را برای شما به مراتب آسانتر میکنند نمونههایی از این نرمافزارها عبارتاند از انواع اصلی درختهای تصمیمگیری عبارتاند از درخت تصمیم با متغیر گسسته و درخت تصمیم با متغیر پیوسته که بر اساس نوع متغیر خروجیِ مورداستفاده ایجاد شدهاند درخت تصمیم با متغیر گسستهدر این مدل، جواب به یک طبقهبندی خاص نزدیک است سکه شیر است یا خط؟ حیوان خزنده است یا پستاندار؟ الگوریتم یکی از اولین الگوریتم هایی است که برای ساخت درخت تصمیمگیری ارائه شده است این الگوریتم از معیار اطلاعات یا برای انتخاب ویژگی ها برای تقسیم داده ها استفاده می کند نسخه ای به روز شده از است در مقابل که فقط با ویژگی های گسسته کار می کند، می تواند با ویژگی های گسسته و پیوسته کار کند علاوه بر این، از معیار که نسبت به انتروپی ویژگی است، برای انتخاب ویژگی ها استفاده می کند یک الگوریتم دیگر برای ساخت درخت تصمیمگیری است که برای مسائل طبقه بندی و رگرسیون قابل استفاده است از معیار برای انتخاب ویژگی ها استفاده می کند و درخت های باینری دو تایی می سازد درختهای تصمیم میتوانند با دادههای پیچیده سروکار داشته باشند با این حال، این جمله بدان معنا نیست که درک عملکرد این الگوریتم دشوار است تمام درختان تصمیم در هسته خود، از چهار بخش کلیدی تشکیل شدهاند گره ریشه گره ریشه گره بالای درخت است که نقطه شروع فرآیند تصمیمگیری را نشان میدهد این گره حاوی ویژگی است که آن را تبدیل به مهمترین گره برای پی گاهی اوقات درختان تصمیم میتوانند بسیار پیچیده رشد کنند در این موارد، آنها معمولا به دادههای نامربوط وزن زیادی میدهند این گرهها مانع از رشد درخت به سمت عمق میشوند برای جلوگیری از این مشکل، میتوانیم گرههای خاصی را با استفاده از فرآیندی به نام «هرس» حذف کنیم هرس دقیقا همان چیزی است که بهنظر میرسد اگر درخت شاخههایی را رشد دهد که به آنه درخت تصمیم برای طبقهبندی نتایج در زمانهایی کاربرد دارد که میتوان ویژگیها را بر اساس معیارهای معین مرتب کرد و به یک طبقهبندی نهایی رسید درخت تصمیم خروجیهای احتمالی مجموعهای از انتخابهای مربوط به هم را ترسیم میکند برخی از کاربردهای درخت تصمیم عبارتاند از درخت تصمیمگیری نمایی از روابط علت و معلولی است که میتواند تصویری ساده از فرایندهای پیچیده ارائه میدهد این مدل بهراحتی میتواند روابط غیرخطی را ترسیم کرده و برای مسائل گسسته و رگرسیونی راهحل ارائه کند با درخت تصمیم میتوان میزان ریسک، اهداف و مزایا را مشخص کرد از آنجا که ساختار درخت تصمیمگیری یک فلوچارت ساده است، یکی از سریعترین روشها بر درخت تصمیم چیست؟ آموزش رایگان با پایتون › درخت تصمیم چیست؟ آموزش رایگان با پایتون › فهرست مطالب درخت تصمیم چیست؟ اصطلاحات درخت تصمیم اندازهگیری انتخاب ویژگی الگوریتم درخت تصمیم چطور عمل می کند؟ مزایای درخت تصمیم معایب درخت تصمیم مسائل مناسب برای درخت تصمیم چیست؟ معرفی ساده همراه با مثال › درختتصمیمچیستدرخت تصمیم چیست؟ معرفی ساده همراه با مثال › درختتصمیمچیست درخت تصمیم یک تکنیک یادگیری نظارتی است که برای حل مسائل دستهبندی استفاده میشود دلایل استفاده از درخت تصمیم و روش ساخت آن را توضیح دادیم آموزش درخت تصمیم در یادگیری ماشین رایگان فرادرس › › آموزش درخت تصمیم در یادگیری ماشین رایگان فرادرس › › دانلود رایگان آموزش درخت تصمیم در یادگیری ماشین،به صورت گام به گام و با زبان فارسی و با تدریس فرشید شیرافکن یادگیری درخت تصمیم ویکیپدیا، دانشنامهٔ آزاد › › یادگیریدرختیادگیری درخت تصمیم ویکیپدیا، دانشنامهٔ آزاد › › یادگیریدرخت یادگیری درخت تصمیم به انگلیسی گروهی از الگوریتمهای یادگیری ماشین هستند که در طبقهبندی آماری کاربرد دارند ۱ درختهای تصمیم به گروه الگوریتمهای یادگیری تحت نظارت تعلق یادگیری درخت تصمیم گیری تصميم گيري تصميم گيري
برای دانلود فایل بر روی دکمه زیر کلیک کنید
:: برچسبها:
یادگیری درخت تصمیم گیری ,
:: بازدید از این مطلب : 16
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0