Деревья классификации
Пример дерева решений. Анализ древовидной структуры данных. Предикторные (зависимые) переменные как признаки, описывающие свойства анализируемых объектов. Решение задач классификации и численного прогнозирования с помощью деревьев классификации.
Подобные документы
Роль классификации документов в решении задач информационного поиска. Методы автоматической классификации документов и этапы построения классифицирующей системы: индексация документа, построение классификаторов на базе обучающих данных, оценка их работы.
курсовая работа, добавлен 13.01.2013Интеллектуальный анализ данных как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными, его роль, цели и условия применения. Сущность основных задач интеллектуального анализа: классификации, регрессии, прогнозирования.
контрольная работа, добавлен 08.08.2013Программное обеспечение для получения исходных данных для обучения нейронных сетей и классификации товаров с их помощью. Алгоритм метода обратного распространения ошибки. Методика классификации товаров: составление алгоритма, программная реализация.
дипломная работа, добавлен 07.06.2012Повышение эффективности системы управления информационной безопасностью в корпоративных информационных системах. Разработка структуры процесса классификации объектов защиты и составляющих его процедур; требования к архитектуре программного обеспечения.
дипломная работа, добавлен 19.05.2013Сбалансированные многоходовые деревья поиска. Исследование структуры B+-дерева, её основные операции. Доказательство их вычислительной сложности. Утверждение о высоте. Поиск, вставка, удаление записи, поиск по диапазону. B+-деревья в системах баз данных.
курсовая работа, добавлен 26.12.2013Изучение принципа работы интернет-аукциона (на примере сайта molotok.ru). Способ получения информации с веб-ресурсов. Разработка программного обеспечения с целью создания исходных данных для обучения нейронных сетей и классификации товаров с их помощью.
дипломная работа, добавлен 29.06.2012Точечные и пространственные данные. Отображение в одномерном пространстве, сеточна органзация. K-d-деревья, тетрарные деревья и K-D-B-деревья. Требования к структурам многомерных данных. Свойства точечного пространства. Объекты с переменной размерностью.
презентация, добавлен 11.10.2013Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.
контрольная работа, добавлен 13.06.2014Получение и обработка данных о веб-сайте. Иерархическая классификация, алгоритмы машинного обучения. Решающие деревья, плоские классификаторы. Метрики оценки качества. Полная точность (accuracy), кросс-валидация. Параллельные вычисления, хранение данных.
курсовая работа, добавлен 04.09.2016Виды машинного обучения, его основные задачи и методы. Подходы к классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, стохастический градиентный спуск, K-ближайший сосед, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов.
курсовая работа, добавлен 14.12.2022Создание системы предобработки данных; разработка системы классификации на базе методов и алгоритмов машинного обучения, их реализация в программной системе. Предобработка информации, инструкция пользователя, система классификации, машинный эксперимент.
дипломная работа, добавлен 31.01.2015- 12. Бинарные деревья
Понятие и базовые свойства ориентированного дерева. Обходы (способы нумерации вершин) в глубину и ширину. Представление бинарных графов с помощью указателей и массива, скобочной записи, списком прямых предков. Сбалансированность дерева двоичного поиска.
презентация, добавлен 19.10.2014 Общее понятие и признаки классификации информационных систем. Типы архитектур построения информационных систем. Основные компоненты и свойства базы данных. Основные отличия файловых систем и систем баз данных. Архитектура клиент-сервер и ее пользователи.
презентация, добавлен 22.01.2016Описание процедуры выбора структуры хранения данных. Программная реализация одномерного неоднородного массива. Представление бинарного дерева в виде динамической структуры данных. Изучение способов поиска в упорядоченном дереве. Содержание базы данных.
практическая работа, добавлен 16.04.2015Схема организационной структуры управления информационных и аналитических технологий аппарата администрации. Математическая постановка задачи классификации информационных сообщений СМИ. Описание информационного обеспечения на примере АИС "Классификатор".
дипломная работа, добавлен 28.07.2009Программная реализация метода оптимальной классификации одномерного упорядоченного множества на основе "склеивания с ближайшим". Проверка работоспособности программы на основе алгоритмов классификации, вычислительные эксперименты по оценке эффективности.
курсовая работа, добавлен 24.05.2015Организация данных с помощью бинарных деревьев. Определение бинарного дерева. Упорядоченное двоичное дерево поиска и его свойства. Программная реализация добавления данных в упорядоченное двоичное дерево с использованием динамических структур данных.
курсовая работа, добавлен 09.08.2012Изучение возможностей среды статистических вычислений R для классификации многомерных неоднородных ассиметричных данных с помощью Expectation-Maximization (EM) алгоритмов. Использование R для анализа модели смеси вероятностных распределений (FMM).
реферат, добавлен 09.12.2014Анализ классификаций туристских предложений и построение обобщенной классификации. Разработка методики подбора актуального туристического предложения на основе созданной классификации и проекта информационной системы (ИС). Частичное прототипирование ИС.
дипломная работа, добавлен 01.07.2017Разработка программного средства для поиска альтернативных решений многокритериальных задач. Проектирование программного средства с помощью объектно-ориентированного подхода. Пример листинга программного кода. Особенности работы программы на примере.
контрольная работа, добавлен 11.06.2011- 21. Деревья
Понятие дерево, двоичное дерево, поддерево. Способы хранения деревьев в памяти ЭВМ, их основные недостатки и достоинства. Преобразования, не нарушающие упорядоченности дерева и способствующие лучшей сбалансированности. Анализ алгоритмов управления.
лабораторная работа, добавлен 14.10.2013 Программное обеспечение (ПО) персонального компьютера, особенности его классификации. Системное и прикладное ПО, системы программирования. Macromedia Flash - пакет для работы с компьютерной графикой. Пример использования метода предпочтения целей.
курсовая работа, добавлен 22.10.2012Назначение и основные функции системы управления базами данных СУБД, особенности и признаки их классификации. Архитектура баз данных (БД). Разработка распределенных БД. Язык структурированных запросов (SQL). Правила Кодда: требования к реляционным БД.
курсовая работа, добавлен 21.07.2012Проектирование структуры базы данных, предназначенной для функционирования автоматизированной информационной системы. Значение и информационное наполнение базы данных. Инфологическое, даталогическое и физическое проектирование. Инструкция по эксплуатации.
курсовая работа, добавлен 17.12.2011Структура оптимальных бинарных деревьев поиска. Рекурсивное решение; вычисление математического ожидания стоимости поиска; выбор ключа, который приводит к его минимальному значению. Вычисленные с помощью процедуры Optimal_BST для распределения ключей.
доклад, добавлен 14.11.2011