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。