پروژه يادگيري ماشين و تمرين الگوريتم بصورت کامل همراه با سورس کد

پروژه-يادگيري-ماشين-و-تمرين-الگوريتم-بصورت-کامل-همراه-با-سورس-کد
توضیحات کوتاه و لینک دانلود
امروز براي شما دانشجويان عزيز يک پروژه يادگيري ماشين الگوريتم را آماده دانلود قرار داده ايم که جزييات بصورت زير مي باشد

📥 دانلود - Download

لیست فایل های مشابه

لینک کوتاه : https://yektafile.ir/?p=3759

توضیحات کامل در مورد فایل

دانلود پروژه يادگيري ماشين و تمرين الگوريتم بصورت کامل همراه با سورس کد هاي مورد نياز ( تمرین سوم )

امروز براي شما دانشجويان عزيز يک پروژه يادگيري ماشين الگوريتم را آماده دانلود قرار داده ايم که جزييات بصورت زير مي باشد

اين پروژه داراي فايل هاي مثال با فايل پايتون مي باشد که در زمان دانلود دريافت خواهيد کرد

.بخش اول:
1-1. نقاط قوت و ضعف و کاربردهاي درخت تصميم را نام ببريد.

کاربردها:
 داده کاوي به وسيله درخت هاي تصميم يکي از مهمترين روشها است که به وسيله آن الگوهاي مفيد در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته مي شوند و اطلاعاتي را در اختيار کاربران و تحليل گران قرار مي دهند تا براساس آنها تصميمات مهم و حياتي در سازمانها اتخاذ شوند. اين پژوهش توصيفي است از درخت تصميم و کاربرد آن جهت داده کاوي و تحليل اکتشافي داده ها که در آن بر کشف اطلاعات نهفته و ناشناخته از درون حجم انبوه داده ها تاکيد مي شود.

مزيت ها:
1) قوانين توليد شده و به كارگرفته شده قابل استخراج و قابل فهم مي باشند.
2) درخت تصميم، توانايي کار با داده هاي پيوسته و گسسته را دارد. (روش هاي ديگر فقط توان کار با يک نوع را دارند. مثلاً شبکه هاي عصبي فقط توان کار با داده هاي پيوسته و قوانين رابطه با داده هاي گسسته)
3) درخت تصميم از نواحي تصميم گيري ساده استفاده مي کند.
4) مقايسه هاي غيرضروري در اين ساختار حذف مي شود.
5) از ويژگي هاي متفاوت براي نمونه هاي مختلف استفاده مي شود.
6) احتياجي به تخمين تابع توزيع نيست.
7) آماده سازي داده ها براي يک درخت تصميم، ساده يا غيرضروري است. (روش هاي ديگر اغلب نياز به نرمال سازي داده يا حذف مقادير خالي يا ايجاد متغيرهاي پوچ دارند)
8) درخت تصميم يک مدل جعبهء سفيد است. توصيف شرايط در درختان تصميم به آساني با منطق بولي امکان پذير است در حالي که شبکه هاي عصبي بدليل پيچيدگي در توصيف نتايج آنها يک جعبهء سياه مي باشند.
9) تاييد يک مدل در درخت هاي تصميم با استفاده از تست هاي آماري امکان پذير است. (قابليت اطمينان مدل را مي توان نشان داد)
10) ساختارهاي درخت تصميم براي تحليل داده هاي بزرگ در زمان کوتاه قدرتمند مي باشند.
11) روابط غيرمنتظره يا نامعلوم را مي يابند.
12) درخت هاي تصميم قادر به شناسايي تفاوت هاي زيرگروه ها مي باشند.
13) درخت هاي تصميم قادر به سازگار کردن داده هاي فاقد مقدار مي باشند.

معايب درختان تصميم:
1) در مواردي كه هدف از يادگيري، تخمين تابعي با مقادير پيوسته است مناسب نيستند.
2) در موارد با تعداد دسته هاي زياد و نمونهء آموزشي كم، احتمال خطا بالاست.
3) توليد درخت تصميم گيري، هزينه محاسباتي بالا دارد.
4) هرس كردن درخت هزينه بالايي دارد.
5) در مسائلي كه دسته هاي ورودي با نواحي مكعبي به خوبي جدا نشوند و دسته ها همپوشاني داشته باشند، خوب عمل نمي كنند.
6) در صورت همپوشاني گره ها تعداد گره هاي پاياني زياد مي شود.
7) در صورتي که درخت بزرگ باشد امکان است خطاها از سطحي به سطحي ديگر جمع شوند (انباشته شدن خطاي لايه ها بر روي يكديگر).
8) طراحي درخت تصميم گيري بهينه، دشوار است. کارايي يک درخت دسته بندي کننده به چگونگي طراحي خوب آن بستگي دارد.
9) احتمال توليد روابط نادرست وجود دارد.
10) بازنمايي درخت تصميم دشوار است.
11) وقتي تعداد دسته ها زياد است، مي تواند باعث شود که تعداد گره هاي پاياني بيشتر از تعداد دسته هاي واقعي بوده و بنابراين زمان جستجو و فضاي حافظه را افزايش مي دهد.

و ... براي مطالعه کامل فايل را دانلود فرماييد

برای دریافت ( پروژه يادگيري ماشين و تمرين الگوريتم بصورت کامل همراه با سورس کد ) کلیک فرمایید

فایل های که ممکن است نیاز داشته باشید