پاورپوینت کامل داده‌کاوی جریان‌داده‌ها با درخت‌های تصمیم‌گیری ۲۰ اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل داده‌کاوی جریان‌داده‌ها با درخت‌های تصمیم‌گیری ۲۰ اسلاید در PowerPoint دارای ۲۰ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل داده‌کاوی جریان‌داده‌ها با درخت‌های تصمیم‌گیری ۲۰ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل داده‌کاوی جریان‌داده‌ها با درخت‌های تصمیم‌گیری ۲۰ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: ۴مجموعه داده های آموزشی

اسلاید ۵: ۵درخت تصمیم گیری برای buys_computerageovercaststudentcredit ratingnoyesfairexcellent<=30>40nonoyesyesyes30..40

اسلاید ۶: ۶الگوریتم برای درخت های تصمیم گیریالگوریتم پایه درخت به صورت بالا-پایین بازگشتی ساخته می شود .در آغاز تمام مجموعه آموزشی در ریشه قرار دارند .فرض می کنیم صفات مقادیر گسسته دارند .صفات به صورت بازگشتی بر حسب صفات انتخاب شده بخش بندی می شوند .صفات آزمون بر اساس یک روال هیوریستیک مانند بهره اطلاعاتی ، شاخص جینی یا نسبت بهره انتخاب می شوند .شرایط توقف الگوریتم تمام نمونه های مربوط به یک نود متعلق به یک کلاس باشند .صفتی برای بخش بندی بیشتر باقی نمانده باشد .نمونه ای باقی نمانده باشد .

اسلاید ۷: ۷چالش هاروش های ساختن درختان تصمیم گیری فرض می کنند که تمام مجموعه آموزشی به طور همزمان می تواند در دیسک ذخیره شود .روش های مذکور بصورت پیاپی مجموعه آموزشی را از دیسک می خوانند .هدف : طراحی درخت های تصمیم گیری که هر نمونه آموزشی را فقط یکبار بخواند زمان کوتاه ثابتی را برای پردازش آن صرف کند .

اسلاید ۸: ۸نکات کلیدیبرای یافتن بهترین صفت در هر گره ، در نظر گرفتن یک زیرمجموعه کوچک از نمونه های آموزشی که از آن گره عبور می کنند کافی است .با در دست داشتن جریانی از نمونه ها ، اولین نمونه ها برای انتخاب صفت ریشه استفاده می شوند . با تعیین شدن صفت ریشه ، نمونه های بعدی به سمت پایین و برگهای مربوطه عبور داده می شوند تا برای انتخاب صفت در آنجا استفاده شوند .این عمل به صورت بازگشتی تکرار می شود . چه تعداد نمونه در هر گره لازم است ؟ از یک نتیجه آماری به نام Hoeffding bound استفاده می کنیم .

اسلاید ۹: ۹Hoeffding Boundیک متغییر تصادفی با نام r که دارای مقادیر حقیقی و برد R است را در نظر بگیرید . فرض کنید که n مشاهده مستقل از این متغیر انجام می‌دهیم .میانگین این مشاهدات : Hoeffd