交互デシジョン ツリーとは
機械学習によって学習できる分類戦略は、交互デシジョン ツリー (ADTree) として知られています。 これは、デシジョン ツリーの強化と一般化につながり、同時にデシジョン ツリーを一般化します。
メリット
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
第 1 章: 交互デシジョン ツリー
第 2 章: デシジョン ツリー学習
第 3 章: AdaBoost
第 4 章: ランダム フォレスト
第 5 章: 勾配ブースティング
第 6 章: 命題計算
第 7 章: サポート ベクター マシン
第 8 章: 分析方法 Tableaux
第 9 章: ブール充足可能性アルゴリズム ヒューリスティック
第 10 章: 乗算重み更新方法
(II) 交互デシジョン ツリーに関する一般のよくある質問に回答します。
(III) 多くの分野における交互デシジョン ツリーの使用例の実例。
(IV) 360 の各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 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、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類の交互デシジョン ツリーに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
交互デシジョン ツリーとは
機械学習によって学習できる分類戦略は、交互デシジョン ツリー (ADTree) として知られています。 これは、デシジョン ツリーの強化と一般化につながり、同時にデシジョン ツリーを一般化します。
メリット
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
第 1 章: 交互デシジョン ツリー
第 2 章: デシジョン ツリー学習
第 3 章: AdaBoost
第 4 章: ランダム フォレスト
第 5 章: 勾配ブースティング
第 6 章: 命題計算
第 7 章: サポート ベクター マシン
第 8 章: 分析方法 Tableaux
第 9 章: ブール充足可能性アルゴリズム ヒューリスティック
第 10 章: 乗算重み更新方法
(II) 交互デシジョン ツリーに関する一般のよくある質問に回答します。
(III) 多くの分野における交互デシジョン ツリーの使用例の実例。
(IV) 360 の各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 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、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類の交互デシジョン ツリーに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
Alternating Decision Tree: Fundamentals and Applications
205
Alternating Decision Tree: Fundamentals and Applications
205
Product Details
| BN ID: | 2940167596450 |
|---|---|
| Publisher: | 10?????????? [Japanese] |
| Publication date: | 06/23/2023 |
| Series: | Artificial Intelligence [Japanese] , #27 |
| Sold by: | PUBLISHDRIVE KFT |
| Format: | eBook |
| Pages: | 205 |
| File size: | 3 MB |
| Language: | Japanese |