فایل ورد کامل مقال بررسی کامل تکنیک درخت تصمیم گیری (Decision tree) 52 صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل مقال بررسی کامل تکنیک درخت تصمیم گیری (Decision tree) 52 صفحه در word دارای ۵۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

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

فایل ورد فایل ورد کامل مقال بررسی کامل تکنیک درخت تصمیم گیری (Decision tree) 52 صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مقال بررسی کامل تکنیک درخت تصمیم گیری (Decision tree) 52 صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل مقال بررسی کامل تکنیک درخت تصمیم گیری (Decision tree) 52 صفحه در word :

درختان تصمیم رایج ترین ابزار داده کاوی هستند که درک، پیاده سازی و کاربرد آسان داشته و از نظر محاسباتی ارزان می باشند. این ساختار دسته بندی را با پیش بینی یک خروجی قیاسی از دسته ها و یا ورودی های حقیقی انجام می دهد. مسائل مطرح شده تئوری و عملی در یادگیری درخت تصمیم شامل بی نظمی، نفع اطلاعاتی و دلیل استفاده از آن، خطاهای مجموعهء آموزشی و مجموعهء تست، اورفیتینگ، هرس، طرز بکارگیری صفات با مقادیر حقیقی یا پیوسته یا صفات فاقد مقدار، تست chi-squared و الگوریتم های یادگیری می باشند که در این مجموعه تاحدی به آنها پرداخته شده است. همچنین سعی شده است با ذکر مثال های مناسب، ارجاع به سایت هایی با توصیفات گویا و پوشاندن مسائل مختلف مطرح در یادگیری درخت تصمیم دانشحویان بتوانند آشنایی کلی با این ساختار تصمیم گیری بیابند.

فایل ورد کامل مقال بررسی کامل تکنیک درخت تصمیم گیری (Decision tree) 52 صفحه در word
فهرست مطالب:

– چکیده

مقدمه

۱-۱- اهداف اصلی درخت‌های تصمیم‌گیری دسته‌بندی کننده

۱-۲- جذابیت درختان تصمیم

۱-۳- انواع درختان تصمیم

۱-۳-۱- درختان رگراسیون

۲- بازنمایی درخت تصمیم

۲-۱- توسعهء درختان تصمیم با گراف های تصمیم

۳- مسائل مناسب برای یادگیری درخت تصمیم

۴- چه صفتی بهترین طبقه بندی کننده است؟

۴-۱-۱- بی نظمی همگونی مثال ها را اندازه گیری می کند.

۴-۱-۲- نفع اطلاعات، کاهش مورد انتظار در بی نظمی را اندازه گیری می کند.

۴-۲- یک مثال تشریحی

۴-۳- حالت خاصی از ساخت درخت تصمیم

۵- جستجوی فضای فرضیه در یادگیری درخت تصمیم

۵-۱- قابلیت ها و محدودیت های الگوریتم ID3

۶- بایاس قیاسی (استنتاجی) در یادگیری درخت تصمیم

۶-۱- بایاس های محدودیت و بایاس های ارجحیت

۶-۲- چرا فرضیات کوتاهتر را ترجیح می دهیم؟

۷- مسائل در یادگیری درخت تصمیم

۷-۱- اورفیتینگ داده ها

۷-۲- روشهای موجود برای ممانعت از اورفیتینگ

۷-۲-۱- انواع روش های هرس کردن

۷-۲-۱-۱- تست chi-Square ۲۹

۷-۲-۲- هرس خطای کاهش یافته

۷-۲-۳- هرس بعدی قانون

۷-۳- بکاربردن صفات با مقادیر پیوسته

۷-۴- معیارهای دیگر برای انتخاب صفات

۷-۵- بکاربردن مثال های آموزشی با صفات فاقد مقدار

۷-۶- بکاربردن صفات با هزینه های متفاوت

۸- عام سازی درخت

۸-۱- طراحی یک دسته بندی کنندهء درخت تصمیم

۸-۲- روش‌های اصلی برای طراحی دسته بندی کنندهء درخت تصمیم ۳۹

۹- انواع یادگیری در درخت تصمیم گیری

۱۰- مزایا و معایب درخت تصمیم

۱۰-۱- مزایای درختان تصمیم نسبت به روش های دیگر داده کاوی

۱۰-۲- معایب درختان تصمیم

۱۱- نرم افزارهای مفید برای درخت تصمیم

۱۲- الگوریتم یادگیری درخت تصمیم پایه

۱۳- جمع بندی

۱۴- لغت نامه

۱۵- مراجع