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词语决策树拆分为汉字:
决字的拼音、笔画、偏旁部首、笔顺、繁体字,决字字源来历,决字演变
排除阻塞物,疏通水道:“禹~江疏河”。堤岸被水冲开:~口。溃~。断定,拿定主意:~定。~断。~计。~然。~胜。~议。犹豫不~。一定(用在否定词前):~不后退。决定最后胜败:~赛。~战。执行死刑:处~。枪~。……
策字的拼音、笔画、偏旁部首、笔顺、繁体字,策字字源来历,策字演变
古代的一种马鞭子,头上有尖刺。鞭打:~马。鞭~。激励,促进:~动。~勉。古代称连编好的竹简:简~。古代帝王对臣下封土、授爵或免官:~命。~免。~封。古代科举考试的一种文体:~论。~问。杖:~杖。中国数学上曾经用过的一种计算工具,形状与“筹”……
树字的拼音、笔画、偏旁部首、笔顺、繁体字,树字字源来历,树字演变
木本植物的通称:~木。~林。~大根深(喻势力大,根基牢固)。种植,培育:~艺(“艺”,种植)。~荆棘得刺,~桃李得荫。立,建立:~立。~敌。量词,相当于“株”、“棵”:一~梅花。姓。……
查询词语:决策树
汉语拼音:jué cè shù
The attributes of this person can be used against the decision tree to determine the likelihood of him purchasing the M5.
对这个决策树使用此人的这些属性就可以确定他购买M5的可能性。The following diagram displays the questions as a decision tree and will help you visualize how the various questions relate to one another.
下面的关系图将这些问题显示为决策树,将帮助您以可视化形式了解不同问题之间的相互关系。A decision tree is just a way of diagramming the choices that affect your health and weighing the risks and benefits of each.
“决策树”仅是一种方法,它罗列出影响你健康的选项,并对每个选项存在的风险和好处进行评估。Using Q statistic to measure the diversity of a pair of learners, a new selective ensemble learning method for decision tree is proposed.
使用Q统计量度量两个学习器的差异度,提出一种新的决策树选择性集成学习方法。The algorithm of decision trees is well known due to simpleness and easy to realize in machine learning.
在各种机器学习算法中,决策树以其简单容易实现等特点被认可。In all of the classification arithmetic, decision tree is a technique which is in common use and easy to implement.
在各种分类算法中,决策树方法是最为普遍且易于实现的方法。Classification is a very important task in Data mining. Decision tree is one of the common classification algorithms.
分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,决策树方法是一种常用的方法。In the custom credit analysis, decision tree is always used to separate the custom because of the large amount of nominal variables.
在银行客户信贷信用评估分析中,由于数据中的大量名义变量,决策树经常被用来进行数据分类。Conclusion. Transfer of a computer algorithm, a decision tree, to a clinical diagram improved both accuracy of AIS classification.
结论:从一种计算机算法——决策树演变而来的一种临床图表能提高所有专家及非专家AIS分型的准确度。决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。
分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。