Gotowa bibliografia na temat „Decision tree”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Spis treści
Zobacz listy aktualnych artykułów, książek, rozpraw, streszczeń i innych źródeł naukowych na temat „Decision tree”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Artykuły w czasopismach na temat "Decision tree"
TOFAN, Cezarina Adina. "Optimization Techniques of Decision Making - Decision Tree". Advances in Social Sciences Research Journal 1, nr 5 (30.09.2014): 142–48. http://dx.doi.org/10.14738/assrj.15.437.
Pełny tekst źródłaNaylor, Mike. "Decision Tree". Mathematics Teacher: Learning and Teaching PK-12 113, nr 7 (lipiec 2020): 612. http://dx.doi.org/10.5951/mtlt.2020.0081.
Pełny tekst źródłaOo, Aung Nway, i Thin Naing. "Decision Tree Models for Medical Diagnosis". International Journal of Trend in Scientific Research and Development Volume-3, Issue-3 (30.04.2019): 1697–99. http://dx.doi.org/10.31142/ijtsrd23510.
Pełny tekst źródłaBRESLOW, LEONARD A., i DAVID W. AHA. "Simplifying decision trees: A survey". Knowledge Engineering Review 12, nr 01 (styczeń 1997): 1–40. http://dx.doi.org/10.1017/s0269888997000015.
Pełny tekst źródłaZANTEMA, HANS, i HANS L. BODLAENDER. "SIZES OF ORDERED DECISION TREES". International Journal of Foundations of Computer Science 13, nr 03 (czerwiec 2002): 445–58. http://dx.doi.org/10.1142/s0129054102001205.
Pełny tekst źródłaTOFAN, Cezarina Adina. "Method of decision tree applied in adopting the decision for promoting a company". Annals of "Spiru Haret". Economic Series 15, nr 3 (30.09.2015): 47. http://dx.doi.org/10.26458/1535.
Pełny tekst źródłaCockett, J. R. B. "Decision Expression Optimization1". Fundamenta Informaticae 10, nr 1 (1.01.1987): 93–114. http://dx.doi.org/10.3233/fi-1987-10107.
Pełny tekst źródłaYun, Jooyeol, Jun won Seo i Taeseon Yoon. "Fuzzy Decision Tree". International Journal of Fuzzy Logic Systems 4, nr 3 (31.07.2014): 7–11. http://dx.doi.org/10.5121/ijfls.2014.4302.
Pełny tekst źródłaManwani, N., i P. S. Sastry. "Geometric Decision Tree". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 42, nr 1 (luty 2012): 181–92. http://dx.doi.org/10.1109/tsmcb.2011.2163392.
Pełny tekst źródłaZhou, Zhi-Hua, i Zhao-Qian Chen. "Hybrid decision tree". Knowledge-Based Systems 15, nr 8 (listopad 2002): 515–28. http://dx.doi.org/10.1016/s0950-7051(02)00038-2.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Decision tree"
Shi, Haijian. "Best-first Decision Tree Learning". The University of Waikato, 2007. http://hdl.handle.net/10289/2317.
Pełny tekst źródłaVella, Alan. "Hyper-heuristic decision tree induction". Thesis, Heriot-Watt University, 2012. http://hdl.handle.net/10399/2540.
Pełny tekst źródłaBogdan, Vukobratović. "Hardware Acceleration of Nonincremental Algorithms for the Induction of Decision Trees and Decision Tree Ensembles". Phd thesis, Univerzitet u Novom Sadu, Fakultet tehničkih nauka u Novom Sadu, 2017. https://www.cris.uns.ac.rs/record.jsf?recordId=102520&source=NDLTD&language=en.
Pełny tekst źródłaУ овоj дисертациjи, представљени су нови алгоритми EFTI и EEFTI заформирање стабала одлуке и њихових ансамбала неинкременталномметодом, као и разне могућности за њихову имплементациjу.Експерименти показуjу да jе предложени EFTI алгоритам у могућностида произведе драстично мања стабла без губитка тачности у односу напостојеће top-down инкременталне алгоритме, а стабла знатно већетачности у односу на постојеће неинкременталне алгоритме. Такође супредложене хардверске архитектуре за акцелерацију ових алгоритама(EFTIP и EEFTIP) и показано је да је уз помоћ ових архитектура могућеостварити знатна убрзања.
U ovoj disertaciji, predstavljeni su novi algoritmi EFTI i EEFTI zaformiranje stabala odluke i njihovih ansambala neinkrementalnommetodom, kao i razne mogućnosti za njihovu implementaciju.Eksperimenti pokazuju da je predloženi EFTI algoritam u mogućnostida proizvede drastično manja stabla bez gubitka tačnosti u odnosu napostojeće top-down inkrementalne algoritme, a stabla znatno većetačnosti u odnosu na postojeće neinkrementalne algoritme. Takođe supredložene hardverske arhitekture za akceleraciju ovih algoritama(EFTIP i EEFTIP) i pokazano je da je uz pomoć ovih arhitektura mogućeostvariti znatna ubrzanja.
Qureshi, Taimur. "Contributions to decision tree based learning". Thesis, Lyon 2, 2010. http://www.theses.fr/2010LYO20051/document.
Pełny tekst źródłaLa recherche avancée dans les méthodes d'acquisition de données ainsi que les méthodes de stockage et les technologies d'apprentissage, s'attaquent défi d'automatiser de manière systématique les techniques d'apprentissage de données en vue d'extraire des connaissances valides et utilisables.La procédure de découverte de connaissances s'effectue selon les étapes suivants: la sélection des données, la préparation de ces données, leurs transformation, le fouille de données et finalement l'interprétation et validation des résultats trouvés. Dans ce travail de thèse, nous avons développé des techniques qui contribuent à la préparation et la transformation des données ainsi qu'a des méthodes de fouille des données pour extraire les connaissances. A travers ces travaux, on a essayé d'améliorer l'exactitude de la prédiction durant tout le processus d'apprentissage. Les travaux de cette thèse se basent sur les arbres de décision. On a alors introduit plusieurs approches de prétraitement et des techniques de transformation; comme le discrétisation, le partitionnement flou et la réduction des dimensions afin d'améliorer les performances des arbres de décision. Cependant, ces techniques peuvent être utilisées dans d'autres méthodes d'apprentissage comme la discrétisation qui peut être utilisées pour la classification bayesienne.Dans le processus de fouille de données, la phase de préparation de données occupe généralement 80 percent du temps. En autre, elle est critique pour la qualité de la modélisation. La discrétisation des attributs continus demeure ainsi un problème très important qui affecte la précision, la complexité, la variance et la compréhension des modèles d'induction. Dans cette thèse, nous avons proposes et développé des techniques qui ce basent sur le ré-échantillonnage. Nous avons également étudié d'autres alternatives comme le partitionnement flou pour une induction floue des arbres de décision. Ainsi la logique floue est incorporée dans le processus d'induction pour augmenter la précision des modèles et réduire la variance, en maintenant l'interprétabilité.Finalement, nous adoptons un schéma d'apprentissage topologique qui vise à effectuer une réduction de dimensions non-linéaire. Nous modifions une technique d'apprentissage à base de variété topologiques `manifolds' pour savoir si on peut augmenter la précision et l'interprétabilité de la classification
Ardeshir, G. "Decision tree simplification for classifier ensembles". Thesis, University of Surrey, 2002. http://epubs.surrey.ac.uk/843022/.
Pełny tekst źródłaAhmad, Amir. "Data Transformation for Decision Tree Ensembles". Thesis, University of Manchester, 2009. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.508528.
Pełny tekst źródłaCai, Jingfeng. "Decision Tree Pruning Using Expert Knowledge". University of Akron / OhioLINK, 2006. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=akron1158279616.
Pełny tekst źródłaWu, Shuning. "Optimal instance selection for improved decision tree". [Ames, Iowa : Iowa State University], 2007.
Znajdź pełny tekst źródłaSinnamon, Roslyn M. "Binary decision diagrams for fault tree analysis". Thesis, Loughborough University, 1996. https://dspace.lboro.ac.uk/2134/7424.
Pełny tekst źródłaHo, Colin Kok Meng. "Discretization and defragmentation for decision tree learning". Thesis, University of Essex, 1999. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.299072.
Pełny tekst źródłaKsiążki na temat "Decision tree"
Gladwin, Christina. Ethnographic decision tree modeling. Newbury Park: Sage, 1989.
Znajdź pełny tekst źródłaGladwin, Christina H. Ethnographic decision tree modeling. Newbury Park: Sage, 1989.
Znajdź pełny tekst źródłaEuler, Bryan L. EDDT: Emotional Disturbance Decision Tree. Lutz, FL: Psychological Assessment Resources, 2007.
Znajdź pełny tekst źródłaKen, Friedman. The decision tree: A novel. Rainier, Wash: Heart Pub., 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaGrąbczewski, Krzysztof. Meta-Learning in Decision Tree Induction. Cham: Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-00960-5.
Pełny tekst źródłaAssociation, American Bankers. Analyzing financial statements: A decision tree approach. Washington, D.C: American Bankers Association, 2013.
Znajdź pełny tekst źródłaBarros, Rodrigo C., André C. P. L. F. de Carvalho i Alex A. Freitas. Automatic Design of Decision-Tree Induction Algorithms. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14231-9.
Pełny tekst źródłaDavid, Landgrebe, i United States. National Aeronautics and Space Administration., red. A survey of decision tree classifier methodology. West Lafayatte, Ind: School of Electrical Engineering, Purdue University, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaMedical conditions and massage therapy: A decision tree approach. Philadelphia: Wolters Kluwer/Lippincott Williams & Wilkins Health, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaNational Flood Proofing Committee (U.S.), red. Flood proofing: How to evaluate your options : decision tree. [Fort Belvoir, Va.?]: US Army Corps of Engineers, National Flood Proofing Committee, 1995.
Znajdź pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Decision tree"
Ayyadevara, V. Kishore. "Decision Tree". W Pro Machine Learning Algorithms, 71–103. Berkeley, CA: Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3564-5_4.
Pełny tekst źródłaNahler, Gerhard. "decision tree". W Dictionary of Pharmaceutical Medicine, 48. Vienna: Springer Vienna, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-211-89836-9_366.
Pełny tekst źródłaWebb, Geoffrey I., Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Geoffrey Hinton, Claude Sammut, Joerg Sander i in. "Decision Tree". W Encyclopedia of Machine Learning, 263–67. Boston, MA: Springer US, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30164-8_204.
Pełny tekst źródłaBerrar, Daniel, i Werner Dubitzky. "Decision Tree". W Encyclopedia of Systems Biology, 551–55. New York, NY: Springer New York, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9863-7_611.
Pełny tekst źródłaPanda, Rajendra Mohan, i B. S. Daya Sagar. "Decision Tree". W Encyclopedia of Mathematical Geosciences, 1–7. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-26050-7_81-2.
Pełny tekst źródłaPanda, Rajendra Mohan, i B. S. Daya Sagar. "Decision Tree". W Encyclopedia of Mathematical Geosciences, 1–6. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-26050-7_81-1.
Pełny tekst źródłaJo, Taeho. "Decision Tree". W Machine Learning Foundations, 141–65. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-65900-4_7.
Pełny tekst źródłaFürnkranz, Johannes. "Decision Tree". W Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining, 1–5. Boston, MA: Springer US, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-7502-7_66-1.
Pełny tekst źródłaFürnkranz, Johannes. "Decision Tree". W Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining, 330–35. Boston, MA: Springer US, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-7687-1_66.
Pełny tekst źródłaBandyopadhyay, Susmita. "Decision Tree". W Decision Support System, 7–22. Boca Raton: CRC Press, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003307655-2.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Decision tree"
Yawata, Koichiro, Yoshihiro Osakabe, Takuya Okuyama i Akinori Asahara. "QUBO Decision Tree: Annealing Machine Extends Decision Tree Splitting". W 2022 IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ickg55886.2022.00052.
Pełny tekst źródłaDesai, Ankit, i Sanjay Chaudhary. "Distributed Decision Tree". W ACM COMPUTE '16: Ninth Annual ACM India Conference. New York, NY, USA: ACM, 2016. http://dx.doi.org/10.1145/2998476.2998478.
Pełny tekst źródłaGavankar, Sachin S., i Sudhirkumar D. Sawarkar. "Eager decision tree". W 2017 2nd International Conference for Convergence in Technology (I2CT). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/i2ct.2017.8226246.
Pełny tekst źródłaNowozin, Sebastian, Carsten Rother, Shai Bagon, Toby Sharp, Bangpeng Yao i Pushmeet Kohli. "Decision tree fields". W 2011 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/iccv.2011.6126429.
Pełny tekst źródłaMeng, Qing-wu, Qiang He, Ning Li, Xiang-ran Du i Li-na Su. "Crisp Decision Tree Induction Based on Fuzzy Decision Tree Algorithm". W 2009 First International Conference on Information Science and Engineering. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/icise.2009.440.
Pełny tekst źródłaHuang, Sieh-Chuen, Hsuan-Lei Shao i Robert B. Leflar. "Applying decision tree analysis to family court decisions". W ICAIL '21: Eighteenth International Conference for Artificial Intelligence and Law. New York, NY, USA: ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3462757.3466076.
Pełny tekst źródłaCOUVREUR, Jean-Michel, i Duy-Tung NGUYEN. "Tree Data Decision Diagrams". W Second International Workshop on Verification and Evaluation of Computer and Communication Systems (VECoS 2008). BCS Learning & Development, 2008. http://dx.doi.org/10.14236/ewic/vecos2008.3.
Pełny tekst źródłaAli, Mohd Mahmood, M. S. Qaseem, Lakshmi Rajamani i A. Govardhan. "Improved decision tree induction". W the Second International Conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1145/2393216.2393346.
Pełny tekst źródłaJia, Wenguang, i LiJing Huang. "Improved C4.5 Decision Tree". W 2010 International Conference on Internet Technology and Applications (iTAP 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/itapp.2010.5566133.
Pełny tekst źródłaManapragada, Chaitanya, Geoffrey I. Webb i Mahsa Salehi. "Extremely Fast Decision Tree". W KDD '18: The 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York, NY, USA: ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3219819.3220005.
Pełny tekst źródłaRaporty organizacyjne na temat "Decision tree"
Hamilton, Jill, i Tuan Nguyen. Asbestos Inspection/Reinspection Decision Tree. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, październik 1999. http://dx.doi.org/10.21236/ada370454.
Pełny tekst źródłaNarlikar, Girija J. A Parallel, Multithreaded Decision Tree Builder. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, grudzień 1998. http://dx.doi.org/10.21236/ada363531.
Pełny tekst źródłaQuiller, Ryan. Decision Tree Technique for Particle Identification. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), wrzesień 2003. http://dx.doi.org/10.2172/815649.
Pełny tekst źródłaMughal, Mohamed. Biological Weapons Response Template and Decision Tree. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, kwiecień 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada385897.
Pełny tekst źródłaDakin, Gordon, i Sankar Virdhagriswaran. Misleading Information Detection Through Probabilistic Decision Tree Classifiers. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, wrzesień 2002. http://dx.doi.org/10.21236/ada406823.
Pełny tekst źródłaKwon, Theresa Hyunjin, Erin Cho i Youn-Kyung Kim. Identifying Sustainable Style Consumers with Decision Tree Predictive Model. Ames: Iowa State University, Digital Repository, listopad 2016. http://dx.doi.org/10.31274/itaa_proceedings-180814-1366.
Pełny tekst źródłaEccleston, C. H. The decision - identification tree: A new EIS scoping tool. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), kwiecień 1997. http://dx.doi.org/10.2172/16876.
Pełny tekst źródłaMikulski, Dariusz G. Rough Set Based Splitting Criterion for Binary Decision Tree Classifiers. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, wrzesień 2006. http://dx.doi.org/10.21236/ada489077.
Pełny tekst źródłaSong, So Young, Erin Cho, Youn-Kyung Kim i Theresa Hyunjin Kwon. Clothing Communication via Social Media: A Decision Tree Predictive Model. Ames: Iowa State University, Digital Repository, listopad 2015. http://dx.doi.org/10.31274/itaa_proceedings-180814-102.
Pełny tekst źródłaZaman, Md Mostafa, Theresa Hyunjin Kwon, Katrina Laemmerhirt i Youn-Kyung Kim. Profiling Second-hand Clothing Shoppers with Decision Tree Predictive Model. Ames: Iowa State University, Digital Repository, 2017. http://dx.doi.org/10.31274/itaa_proceedings-180814-407.
Pełny tekst źródła