TAILIEUCHUNG - Bài giảng Cây quyết định (ID3) và học quy nạp (ILA) - Tô Hoài Việt

Bài giảng Cây quyết định (ID3) và học quy nạp (ILA) - Tô Hoài Việt giới thiệu đến bạn đọc những nội dung về: Cây quyết định Học cây quyết định–thuật toán ID3, biểu diễn tri thức bằng luật, rút luật từ cây quyết định, thuật toán học quy nạp. | Cây quyết định (ID3) và Học Quy nạp (ILA) Tô Hoài Việt Khoa Công nghệ Thông tin Đại học Khoa học Tự nhiên TPHCM thviet@ Trang Nội dung Cây quyết định Học cây quyết định – Thuật toán ID3 Biểu diễn tri thức bằng luật Rút luật từ cây quyết định Thuật toán học quy nạp Trang Cây quyết định Cây quyết định biểu diễn: Mỗi nút trong kiểm tra một thuộc tính Mỗi nhánh tương ứng với giá trị thuộc tính Mỗi nút lá được gán một phân lớp Định luật Occam: những cây đơn giản là những cây quyết định tốt hơn Trang Thuật toán học ID3 Được phát triển đồng thời bởi Quinlan trong AI và Breiman, Friedman, Olsen và Stone trong thống kê Lặp: 1. Chọn A thuộc tính quyết định “tốt nhất” cho nút kế tiếp 2. Gán A là thuộc tính quyết định cho nút 3. Với mỗi giá trị của A, tạo nhánh con mới của nút 4. Phân loại các mẫu huấn luyện cho các nút lá 5. Nếu các mẫu huấn luyện được phân loại hoàn toàn thì NGƯNG, Ngược lại, lặp với các nút lá mới. Thuộc tính tốt nhất là gì? Trang Entropy S là tập các mẫu huấn luyện p là tỷ lệ các mẫu dương trong S H – – (1 – p).log2(1 – p) Trang Thuật toán học ID3 Được phát triển đồng thời bởi Quinlan trong AI và Breiman, Friedman, Olsen và Stone trong thống kê Lặp: 1. Chọn A thuộc tính quyết định “tốt nhất” cho nút kế tiếp 2. Gán A là thuộc tính quyết định cho nút 3. Với mỗi giá trị của A, tạo nhánh con mới của nút 4. Phân loại các mẫu huấn luyện cho các nút lá 5. Nếu các mẫu huấn luyện được phân loại hoàn toàn thì NGƯNG, Ngược lại, lặp với các nút lá mới. Thuộc tính tốt nhất sẽ làm tối thiểu hoá entropy trung bình của dữ liệu trong các nút con Trang Ví dụ Huấn luyện Trang Ví dụ (tt) Outlook 3+,2- 4+,0- 2+,3- Rain Overcast Sunny Hrain = – 3/ – 2/ = + = H = 0 H = H = Hovercast = – 4/ – 0/ = 0 + 0 = 0 Hsunny = – 2/ – 3/ = + = Trang Ví dụ (tt) Outlook 3+,2- 4+,0- 2+,3- Rain Overcast Sunny Temparature 2+,2- 4+,2-

• Kỹ thuật lập trình
• Bài giảng Cây quyết định
• Thuật toán ID3
• Bài giảng Cây quyết định học quy nạp
• Biểu diễn tri thức bằng luật
• Cây quyết định ID3
• Học quy nạp ILA
• Khai mở dữ liệu
• Bài giảng Khai mở dữ liệu
• Phương pháp học cây quyết định
• Decision Tree
• Cây quyết định
• Giải thuật học của cây quyết định
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Rừng ngẫu nhiên
• Học cây quyết định bằng ID3
• Biểu diễn cây quyết định
• Phân tích định lượng
• Bài giảng phân tích định lượng
• Phân tích định lượng trong kinh doanh
• Phân tích độ nhạy với thông tin
• Cây quyết định với thông tin dự báo
• Quản trị rủi ro
• Bài giảng quản trị rủ ro
• Phương pháp cây quyết định
• phương pháp mô phỏng Monte Carlo
• Nguyên tắc giải cây quyết định
• Kinh tế lượng
• Bài giảng Kinh tế lượng
• Cây ra quyết định
• Cây quyết định một cấp
• Cây quyết định đa cấp
• Ước lượng trị xác suất
• Phân tích Bayes
• Bài giảng Học máy
• Phương pháp học có giám sát
• Học cây quyết định
• Lựa chọn thuộc tính kiểm tra
• Bài giảng Lý thuyết ra quyết định
• Chương 1 Lý thuyết ra quyết định
• Môi trường ra quyết định
• Lý thuyết ra quyết định
• Mô hình Max EMV
• Bài giảng Thống kê và phân tích dữ liệu
• Thống kê dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Lý thuyết độ hữu ích
• Phương pháp MFEP
• Bài toán ra quyết định đa yếu tố
• Decision tree regression
• Bài giảng Cây quyết định trong máy học
• Cây quyết định trong máy học
• Position Salaries
• Tiền xử lý dữ liệu
• Cây quyết định hồi quy
• Hệ trợ giúp quyết định
• Biểu thức luận lý
• Lựa chọn thuộc tính
• Độ lợi thông tin
• Ưu điểm của cây quyết định
• Công cụ ra quyết định
• Quản lý vận hành
• Bài giảng Quản lý vận hành
• Quản lý sản xuất
• Ra quyết định
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo
• Giải thuật đâm chồi
• Xây dựng tập luật từ cây quyết định
• Phân tích quyết định
• Quy hoạch tuyến tính
• Hệ khai mỏ dữ liệu
• Bài giảng Hệ khai mỏ dữ liệu
• Phân lớp dữ liệu
• Xu hướng phân lớp dữ liệu
• Thang đo phân lớp dữ liệu
• Học máy
• Học dựa trên mẫu
• Mạng nơron nhân tạo
• Giải thuật ID3
• Phương pháp định lượng trong quản lý
• Bài giảng Phương pháp định lượng
• Cơ sở lý thuyết ra quyết định
• Phân tích biên sai
• Thuyết lợi ích
• Khoa học máy tính
• Kỹ thuật lập trình
• Xây dựng cây quyết định
• Lý thuyết thông tin
• Machine leaning
• Cây phân loại
• Hồi quy
• Mạng neural
• Thuật toán dựng cây