Littérature scientifique sur le sujet « DECISION TREE TECHNIQUE »
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Articles de revues sur le sujet "DECISION TREE TECHNIQUE"
Dr. S.Vijayarani, Dr S. Vijayarani, et M. Sangeetha M. Sangeetha. « An Efficient Technique for Privacy Preserving Decision Tree Learning ». Indian Journal of Applied Research 3, no 9 (1 octobre 2011) : 127–30. http://dx.doi.org/10.15373/2249555x/sept2013/40.
Texte intégralCai, Yuliang, Huaguang Zhang, Qiang He et Shaoxin Sun. « New classification technique : fuzzy oblique decision tree ». Transactions of the Institute of Measurement and Control 41, no 8 (11 juin 2018) : 2185–95. http://dx.doi.org/10.1177/0142331218774614.
Texte intégralMaazouzi, Faiz, et Halima Bahi. « Using multi decision tree technique to improving decision tree classifier ». International Journal of Business Intelligence and Data Mining 7, no 4 (2012) : 274. http://dx.doi.org/10.1504/ijbidm.2012.051712.
Texte intégralKaur, Amanpreet. « IMAGE COMPRESSION USING DECISION TREE TECHNIQUE ». International Journal of Advanced Research in Computer Science 8, no 8 (30 août 2017) : 682–88. http://dx.doi.org/10.26483/ijarcs.v8i8.4812.
Texte intégralOlaru, Cristina, et Louis Wehenkel. « A complete fuzzy decision tree technique ». Fuzzy Sets and Systems 138, no 2 (septembre 2003) : 221–54. http://dx.doi.org/10.1016/s0165-0114(03)00089-7.
Texte intégralSharma, Dr Nirmla, et Sameera Iqbal Muhmmad Iqbal. « Applying Decision Tree Algorithm Classification and Regression Tree (CART) Algorithm to Gini Techniques Binary Splits ». International Journal of Engineering and Advanced Technology 12, no 5 (30 juin 2023) : 77–81. http://dx.doi.org/10.35940/ijeat.e4195.0612523.
Texte intégralAmraee, Turaj, et Soheil Ranjbar. « Transient Instability Prediction Using Decision Tree Technique ». IEEE Transactions on Power Systems 28, no 3 (août 2013) : 3028–37. http://dx.doi.org/10.1109/tpwrs.2013.2238684.
Texte intégralBavirthi, Swathi Sowmya, et Supreethi K. P. « Systematic Review of Indexing Spatial Skyline Queries for Decision Support ». International Journal of Decision Support System Technology 14, no 1 (janvier 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.4018/ijdsst.286685.
Texte intégralCho, Sung-bin. « Corporate Bankruptcy Prediction using Decision Tree Ensemble Technique ». Journal of the Korea Management Engineers Society 25, no 4 (31 décembre 2020) : 63–71. http://dx.doi.org/10.35373/kmes.25.4.5.
Texte intégralDivyashree, S., et H. R. Divakar. « Prediction of Human Health using Decision Tree Technique ». International Journal of Computer Sciences and Engineering 6, no 6 (30 juin 2018) : 805–8. http://dx.doi.org/10.26438/ijcse/v6i6.805808.
Texte intégralThèses sur le sujet "DECISION TREE TECHNIQUE"
Yedida, Venkata Rama Kumar Swamy. « Protein Function Prediction Using Decision Tree Technique ». University of Akron / OhioLINK, 2008. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=akron1216313412.
Texte intégralLi, Yunjie. « Applying Data Mining Techniques on Continuous Sensed Data : For daily living activity recognition ». Thesis, Mittuniversitetet, Avdelningen för informations- och kommunikationssystem, 2014. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:miun:diva-23424.
Texte intégralThomas, Clifford S. « From 'tree' based Bayesian networks to mutual information classifiers : deriving a singly connected network classifier using an information theory based technique ». Thesis, University of Stirling, 2005. http://hdl.handle.net/1893/2623.
Texte intégralDalkiran, Evrim. « Discrete and Continuous Nonconvex Optimization : Decision Trees, Valid Inequalities, and Reduced Basis Techniques ». Diss., Virginia Tech, 2011. http://hdl.handle.net/10919/77366.
Texte intégralPh. D.
Twala, Bhekisipho. « Effective techniques for handling incomplete data using decision trees ». Thesis, Open University, 2005. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.418465.
Texte intégralMillerand, Gaëtan. « Enhancing decision tree accuracy and compactness with improved categorical split and sampling techniques ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-279454.
Texte intégralBeslutsträd är en av de mest populära algoritmerna i den förklarbara AI-domänen. I själva verket är det från dess struktur verkligen enkelt att framställa en uppsättning beslutsregler som är helt förståeliga för en vanlig användare. Därför forskas det för närvarande på att förbättra beslut eller kartlägga andra modeller i ett träd. Beslutsträd genererat av C4.5 eller ID3-träd lider av två huvudproblem. Den första är att de ofta har lägre prestanda när det gäller noggrannhet för klassificeringsuppgifter eller medelkvadratfel för regressionsuppgiftens noggrannhet jämfört med modernaste modeller som XGBoost eller djupa neurala nätverk. I nästan varje uppgift finns det faktiskt ett viktigt gap mellan toppmodeller som XGboost och beslutsträd. Detta examensarbete tar upp detta problem genom att tillhandahålla en ny metod baserad på dataförstärkning med hjälp av modernaste modeller som överträffar de gamla när det gäller utvärderingsmätningar. Det andra problemet är beslutsträdets kompakthet, allteftersom djupet ökar, blir uppsättningen av regler exponentiellt stor, särskilt när det delade attributet är kategoriskt. Standardlösning för att hantera kategoriska värden är att förvandla dem till dummiesvariabler eller dela på varje värde som producerar komplexa modeller. En jämförande studie av nuvarande metoder för att dela kategoriska värden i klassificeringsproblem görs i detta examensarbete, en ny metod studeras också i fallet med regression.
Valente, Lorenzo. « Reconstruction of non-prompt charmed baryon Λc with boosted decision trees technique ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/21033/.
Texte intégralTownsend, Whitney Jeanne. « Discrete function representations utilizing decision diagrams and spectral techniques ». Thesis, Mississippi State : Mississippi State University, 2002. http://library.msstate.edu/etd/show.asp?etd=etd-07012002-160303.
Texte intégralRavula, Ravindar Reddy. « Classification of Malware using Reverse Engineering and Data Mining Techniques ». University of Akron / OhioLINK, 2011. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=akron1311042709.
Texte intégralJia, Xiuping Electrical Engineering Australian Defence Force Academy UNSW. « Classification techniques for hyperspectral remote sensing image data ». Awarded by:University of New South Wales - Australian Defence Force Academy. School of Electrical Engineering, 1996. http://handle.unsw.edu.au/1959.4/38713.
Texte intégralLivres sur le sujet "DECISION TREE TECHNIQUE"
Irniger, Christophe-André Mario. Graph matching : Filtering databases of graphs using machine learning techniques. Berlin : AKA, 2005.
Trouver le texte intégralVidales, A. MACHINE LEARNING with MATLAB. CLASSIFICATION TECHNIQUES : CLUSTER ANALYSIS, DECISION TREES, DISCRIMINANT ANALYSIS and NAIVE BAYES. Independently Published, 2019.
Trouver le texte intégralCriminisi, A., J. Shotton et Antonio Criminisi. Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis. Springer London, Limited, 2016.
Trouver le texte intégralDecision Forests For Computer Vision And Medical Image Analysis. Springer London Ltd, 2013.
Trouver le texte intégralLópez, César Pérez. DATA MINING and MACHINE LEARNING. PREDICTIVE TECHNIQUES : ENSEMBLE METHODS, BOOSTING, BAGGING, RANDOM FOREST, DECISION TREES and REGRESSION TREES. : Examples with MATLAB. Lulu Press, Inc., 2021.
Trouver le texte intégralChastre, Jean. Diagnosis and management of nosocomial pneumonia. Oxford University Press, 2016. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780199600830.003.0117.
Texte intégralDATA MINING and MACHINE LEARNING. CLASSIFICATION PREDICTIVE TECHNIQUES : SUPPORT VECTOR MACHINE, LOGISTIC REGRESSION, DISCRIMINANT ANALYSIS and DECISION TREES : Examples with MATLAB. Lulu Press, Inc., 2021.
Trouver le texte intégralKerrigan, John. Introduction. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198793755.003.0001.
Texte intégralMooney, Raymond J. Machine Learning. Sous la direction de Ruslan Mitkov. Oxford University Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199276349.013.0020.
Texte intégralCraig, Anne, et Anthea Hatfield. The Complete Recovery Room Book. Oxford University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780198846840.001.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "DECISION TREE TECHNIQUE"
Xiang, Yu, et Li Ma. « A Priority Heuristic Correlation Technique for Decision Tree Pruning ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 176–82. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-32-9244-4_25.
Texte intégralTinabo, Rose. « Decision Tree Technique for Customer Retention in Retail Sector ». Dans Communications in Computer and Information Science, 123–31. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-22247-4_11.
Texte intégralDesai, Vijaya S., et Sharad Joshi. « Application of Decision Tree Technique to Analyze Construction Project Data ». Dans Information Systems, Technology and Management, 304–13. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-12035-0_30.
Texte intégralAmeer Basha, G., K. Lakshmana Gupta et K. Ramakrishna. « Expectation of Radar Returns from Ionosphere Using Decision Tree Technique ». Dans Advances in Data Science and Management, 209–14. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-0978-0_20.
Texte intégralNilosey, Shivam, Abhishek Pipliya et Vijay Malviya. « Real-Time Classification of Twitter Data Using Decision Tree Technique ». Dans Social Networking and Computational Intelligence, 173–81. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-2071-6_14.
Texte intégralAbdelhalim, Amany, Issa Traore et Bassam Sayed. « RBDT-1 : A New Rule-Based Decision Tree Generation Technique ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 108–21. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-04985-9_12.
Texte intégralSchetinin, Vitaly, Jonathan E. Fieldsend, Derek Partridge, Wojtek J. Krzanowski, Richard M. Everson, Trevor C. Bailey et Adolfo Hernandez. « Estimating Classification Uncertainty of Bayesian Decision Tree Technique on Financial Data ». Dans Perception-based Data Mining and Decision Making in Economics and Finance, 155–79. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-36247-0_6.
Texte intégralWalia, Himdweep, Ajay Rana et Vineet Kansal. « A Decision Tree Based Supervised Program Interpretation Technique for Gurmukhi Language ». Dans Data Science and Analytics, 356–65. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5830-6_30.
Texte intégralSettu, Nithya, et M. Rajasekhara Babu. « Enhancing the Performance of Decision Tree Using NSUM Technique for Diabetes Patients ». Dans Internet of Things and Personalized Healthcare Systems, 13–20. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-0866-6_2.
Texte intégralAhlawat, Khyati, et Amit Prakash Singh. « A Novel Hybrid Technique for Big Data Classification Using Decision Tree Learning ». Dans Communications in Computer and Information Science, 118–28. Singapore : Springer Singapore, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-6427-2_10.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "DECISION TREE TECHNIQUE"
Zukhronah, Etik, Yuliana Susanti, Hasih Pratiwi, Respatiwulan et Sri Sulistijowati H. « Decision tree technique for classifying cassava production ». Dans THE 8TH ANNUAL BASIC SCIENCE INTERNATIONAL CONFERENCE : Coverage of Basic Sciences toward the World’s Sustainability Challanges. Author(s), 2018. http://dx.doi.org/10.1063/1.5062777.
Texte intégralCheng, Ken Chau-Cheung, Katherine Shu-Min Li, Sying-Jyan Wang, Andrew Yi-Ann Huang, Chen-Shiun Lee, Leon Li-Yang Chen, Peter Yi-Yu Liao et Nova Cheng-Yen Tsai. « Wafer Defect Pattern Classification with Explainable-Decision Tree Technique ». Dans 2022 IEEE International Test Conference (ITC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/itc50671.2022.00070.
Texte intégralZakerian, A., A. Maleki, Y. Mohammadnian et T. Amraee. « Bad data detection in state estimation using Decision Tree technique ». Dans 2017 Iranian Conference on Electrical Engineering (ICEE). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/iraniancee.2017.7985192.
Texte intégralSchetinin, Vitaly, Wojtek Krzanowski et Carsten Maple. « The Bayesian Decision Tree Technique Using an Adaptive Sampling Scheme ». Dans Twentieth IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/cbms.2007.109.
Texte intégralBhat, Ishani, V. Umadevi, Nishchitha Jagadeesh, Savithri Bhat et Rashmi S. Shenoy. « Tender Coconut Classification using Decision Tree and Deep Learning Technique ». Dans 2023 10th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/spin57001.2023.10117353.
Texte intégralKeerthika, J., D. Sruthi, D. Swathi, S. Swetha et R. Vinupriya. « Diagnosis of Breast Cancer using Decision Tree Data Mining Technique ». Dans 2021 7th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icaccs51430.2021.9442043.
Texte intégralZen, Heiga, Keiichi Tokuda et Tadashi Kitamura. « Decision tree distribution tying based on a dimensional split technique ». Dans 7th International Conference on Spoken Language Processing (ICSLP 2002). ISCA : ISCA, 2002. http://dx.doi.org/10.21437/icslp.2002-387.
Texte intégralGupta, Varun, Neeraj Garg et Tarun Gupta. « Search Bot : Search Intention Based Filtering Using Decision Tree Based Technique ». Dans 2012 3rd International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation (ISMS). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/isms.2012.78.
Texte intégralDas, Ariyam, Jin Wang, Sahil M. Gandhi, Jae Lee, Wei Wang et Carlo Zaniolo. « Learn Smart with Less : Building Better Online Decision Trees with Fewer Training Examples ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/306.
Texte intégralDerrouiche, Ridha, Pongsak Holimchayachotikul et Komgrit Leksakul. « Predictive performance model in collaborative supply chain using decision tree and clustering technique ». Dans 2011 4th International Conference on Logistics (LOGISTIQUA). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/logistiqua.2011.5939435.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "DECISION TREE TECHNIQUE"
Quiller, Ryan. Decision Tree Technique for Particle Identification. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septembre 2003. http://dx.doi.org/10.2172/815649.
Texte intégralZio, Enrico, et Nicola Pedroni. Uncertainty characterization in risk analysis for decision-making practice. Fondation pour une culture de sécurité industrielle, mai 2012. http://dx.doi.org/10.57071/155chr.
Texte intégralLiu, Hongrui, et Rahul Ramachandra Shetty. Analytical Models for Traffic Congestion and Accident Analysis. Mineta Transportation Institute, novembre 2021. http://dx.doi.org/10.31979/mti.2021.2102.
Texte intégralHart, Carl R., D. Keith Wilson, Chris L. Pettit et Edward T. Nykaza. Machine-Learning of Long-Range Sound Propagation Through Simulated Atmospheric Turbulence. U.S. Army Engineer Research and Development Center, juillet 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/41182.
Texte intégral