Понятия со словосочетанием «дерево решений»

Обучение дерева решений использует дерево решений (как предиктивную модель), чтобы перейти от наблюдений над объектами (представленными в ветвях) к заключениям о целевых значениях объектов (представленных в листьях). Это обучение является одним из подходов моделирования предсказаний, используемых в статистике, интеллектуальном анализе данных и обучении машин. Модели деревьев, в которых целевая переменная может принимать дискретный набор значений, называются деревьями классификации. В этих структурах...

Связанные понятия

Последовательное квадратичное программирование (англ. Sequential quadratic programming (SQP)) — один из наиболее распространённых и эффективных оптимизационных алгоритмов общего назначения, основной идеей которого является последовательное решение задач квадратичного программирования, аппроксимирующих данную задачу оптимизации. Для оптимизационных задач без ограничений алгоритм SQP преобразуется в метод Ньютона поиска точки, в которой градиент целевой функции обращается в ноль. Для решения исходной...
Нечёткая логическая переменная может быть описана тройкой параметров , где...
Стохастическая оптимизация — класс алгоритмов оптимизации, использующая случайность в процессе поиска оптимума. Случайность может проявляться в разных вещах.
Быстрые алгоритмы — это область вычислительной математики, которая изучает алгоритмы вычисления заданной функции с заданной точностью с использованием как можно меньшего числа битовых операций.
Символьные вычисления — это преобразования и работа с математическими равенствами и формулами как с последовательностью символов. Они отличаются от численных расчётов, которые оперируют приближёнными численными значениями, стоящими за математическими выражениями. Системы символьных вычислений (их так же называют системами компьютерной алгебры) могут быть использованы для символьного интегрирования и дифференцирования, подстановки одних выражений в другие, упрощения формул и т. д.
Метод рекурсивного спуска (англ. Recursive descent parser) — алгоритм нисходящего синтаксического анализа, реализуемый путём взаимного вызова процедур, где каждая процедура соответствует одному из правил контекстно-свободной грамматики или БНФ. Применения правил последовательно, слева-направо поглощают токены, полученные от лексического анализатора. Это один из самых простых алгоритмов синтаксического анализа, подходящий для полностью ручной реализации.
Целочисленная сортировка — это задача сортировки коллекции значений данных при помощи целочисленных ключей. Алгоритмы целочисленной сортировки можно применять и для задач, в которых ключами являются числа с плавающей запятой или текстовые строки. Возможность выполнения целочисленных арифметических операций над ключами позволяет алгоритмам целочисленной сортировки быть во многих случаях быстрее, чем аналогичные алгоритмы сортировки с использованием сравнений, в зависимости от допустимых в модели вычислений...
Комбинаторная оптимизация — область теории оптимизации в прикладной математике, связанная с исследованием операций, теорией алгоритмов и теорией вычислительной сложности.
Вычисле́ние — математическое преобразование, позволяющее преобразовывать входящий поток информации в выходной, с отличной от первого структурой. Если смотреть с точки зрения теории информации, вычисление — это получение из входных данных нового знания.
В информатике сложность аппроксимации — это область изучения вычислительной сложности поиска решений задач оптимизации, близких к оптимальным.
Дискре́тное программи́рование (дискретная оптимизация) — раздел математического программирования.
Целевая функция — вещественная или целочисленная функция нескольких переменных, подлежащая оптимизации (минимизации или максимизации) в целях решения некоторой оптимизационной задачи. Термин используется в математическом программировании, исследовании операций, линейном программировании, теории статистических решений и других областях математики в первую очередь прикладного характера, хотя целью оптимизации может быть и решение собственно математической задачи. Помимо целевой функции в задаче оптимизации...
Односторонняя функция — математическая функция, которая легко вычисляется для любого входного значения, но трудно найти аргумент по заданному значению функции. Здесь «легко» и «трудно» должны пониматься с точки зрения теории сложности вычислений. Разрыв между сложностью прямого и обратного преобразований определяет криптографическую эффективность односторонней функции. Неинъективность функции не является достаточным условием для того, чтобы называть её односторонней. Односторонние функции могут называться...
Метод секущих плоскостей позволяет находить решение задачи целочисленного программирования как задачи линейного программирования путём добавления дополнительных ограничений. Главная идея метода — добавление ограничений, которые нарушаются для оптимума задачи линейного программирования, но остаются верными для оптимума исходной задачи.
Кореку́рсия — в теории категорий и информатике тип операции, дуальный к рекурсии. Обычно корекурсия используется (совместно с механизмом ленивых вычислений) для генерации бесконечных структур данных.
Комбинаторное программирование (также программирование, свободное от указателей и Бесточечное программирование) — парадигма программирования, в которой при объявлении функций не используются промежуточные переменные, но составляются цепочки из функций.
В математике, логике и информатике, рекурсивно перечислимым языком называется тип формального языка, также известный как частично разрешимый или распознаваемый по Тьюрингу. В иерархии Хомского он известен как язык типа 0. Класс всех рекурсивно перечислимых языков называется RE.

Подробнее: Рекурсивно перечислимый язык
Случайные числа — искусственно полученная последовательность реализаций случайной величины с заданным законом распределения.
Термин рекурсивная функция в теории вычислимости используется для обозначения трёх классов функций...
Семантическая оптимизация запросов СУБД — процесс валидации и преобразования синтаксического дерева запроса в форму, пригодную для дальнейших шагов оптимизации.
Иные значения см. разделе в Компьютерное моделирование.Теория вычислимости и теория сложности вычислений трактует модель вычисления (англ. model of computation) не только как определение множества допустимых операций, использованных для вычисления, но также и относительных издержек их применения. Охарактеризовать необходимые вычислительные ресурсы — время выполнения, объём памяти, а также ограничения алгоритмов или компьютера — можно только в том случае, если выбрана определённая модель вычислений...

Подробнее: Модель вычислений
Динамическое программирование в теории управления и теории вычислительных систем — способ решения сложных задач путём разбиения их на более простые подзадачи. Он применим к задачам с оптимальной подструктурой, выглядящим как набор перекрывающихся подзадач, сложность которых чуть меньше исходной. В этом случае время вычислений, по сравнению с «наивными» методами, можно значительно сократить.
Булевы операции над многоугольниками — это набор булевых операций (AND, OR, NOT, XOR, ...) с одним или несколькими наборами многоугольников в компьютерной графике. Эти наборы операций широко используются в компьютерной графике, САПР и в проектировании электронных схем (физическое расположение элементов интегральных схем и программы проверки).
Стохастическая аппроксимация — рекуррентный метод построения состоятельной последовательности оценок решений уравнений регрессии и экстремумов функций регрессии в задачах непараметрического оценивания. В биологии, химии, медицине используется для анализа результатов опытов. В теории автоматического управления применяется как средство решения задач распознавания, идентификации, обучения и адаптации.
В обучении машин вероятностный классификатор — это классификатор, который способен предсказывать, если на входе заданы наблюдения, распределение вероятностей над множеством классов, а не только вывод наиболее подходящего класса, к которому наблюдения принадлежат. Вероятностные классификаторы обеспечивают классификацию, которая может быть полезна сама по себе или когда классификаторы собираются в ансамбли.
Детерминированный алгоритм — алгоритмический процесс, который выдаёт уникальный и предопределённый результат для заданных входных данных.
Логистическая регрессия или логит-регрессия (англ. logit model) — это статистическая модель, используемая для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события путём подгонки данных к логистической кривой.
Факторизация целых чисел для больших чисел является задачей большой сложности. Не существует никакого известного способа, чтобы решить эту задачу быстро. Её сложность лежит в основе некоторых алгоритмов шифрования с открытым ключом, таких как RSA.
Разделяй и властвуй (англ. divide and conquer) в информатике — важная парадигма разработки алгоритмов, заключающаяся в рекурсивном разбиении решаемой задачи на две или более подзадачи того же типа, но меньшего размера, и комбинировании их решений для получения ответа к исходной задаче; разбиения выполняются до тех пор, пока все подзадачи не окажутся элементарными.
Геометрический решатель (англ. Geometric Constraint Solver), решатель геометрических ограничений, геометрический решатель задач в ограничениях — это программная компонента, которая встраивается в САПР и позволяет инженеру точно позиционировать геометрические элементы друг относительно друга.
Ме́тод обра́тного преобразова́ния (Преобразование Н. В. Смирнова) — способ генерации случайных величин с заданной функцией распределения, путём модификации работы генератора равномерно распределённых чисел.
Алгоритм Гёрцеля (англ. Goertzel algorithm) — это специальная реализация дискретного преобразования Фурье (ДПФ) в форме рекурсивного фильтра. Данный алгоритм был предложен Джеральдом Гёрцелем в 1958 году. В отличие от быстрого преобразования Фурье, вычисляющего все частотные компоненты ДПФ, алгоритм Гёрцеля позволяет эффективно вычислить значение одного частотного компонента.
Задача нахождения наибольшей общей подпоследовательности (англ. longest common subsequence, LCS) — задача поиска последовательности, которая является подпоследовательностью нескольких последовательностей (обычно двух). Часто задача определяется как поиск всех наибольших подпоследовательностей. Это классическая задача информатики, которая имеет приложения, в частности, в задаче сравнения текстовых файлов (утилита diff), а также в биоинформатике.

Подробнее: Наибольшая общая подпоследовательность
Лине́йная регре́ссия на корреля́ции — частный случай линейной регрессии. Применяется для построения простейших регрессионных моделей для прогнозирования временны́х рядов.
Сглаживающий сплайн (англ. smoothing spline) это метод сглаживания (аппроксимации кривой набора зашумлённых исходных данных) с использованием сплайн-функций.
Задача выполнимости формул в теориях (англ. satisfiability modulo theories, SMT) — это задача разрешимости для логических формул с учётом лежащих в их основе теорий. Примерами таких теорий для SMT-формул являются: теории целых и вещественных чисел, теории списков, массивов, битовых векторов и т. п.
Алгоритм Бройдена — Флетчера — Гольдфарба — Шанно (BFGS) (англ. Broyden — Fletcher — Goldfarb — Shanno algorithm) — итерационный метод численной оптимизации, предназначенный для нахождения локального максимума/минимума нелинейного функционала без ограничений.
Хвостовая рекурсия — частный случай рекурсии, при котором любой рекурсивный вызов является последней операцией перед возвратом из функции. Подобный вид рекурсии примечателен тем, что может быть легко заменён на итерацию путём формальной и гарантированно корректной перестройки кода функции. Оптимизация хвостовой рекурсии путём преобразования её в плоскую итерацию реализована во многих оптимизирующих компиляторах. В некоторых функциональных языках программирования спецификация гарантирует обязательную...
В обучении машин, оптимизация гиперпараметров — это задача выбора набора оптимальных гиперпараметров для обучающего алгоритма.
Разработка алгоритма — особый метод для создания математического способа решения проблемы.
Техники спектральной кластеризации используют спектр (собственные значения) матрицы сходства данных для осуществления понижения размерности перед кластеризацией в пространствах меньших размерностей. Матрица сходства подаётся в качестве входа и состоит из количественных оценок относительной схожести каждой пары точек в данных.

Подробнее: Спектральная кластеризация
Криптосистема Крамера–Шоупа (англ. Cramer–Shoup system) — алгоритм шифрования с открытым ключом. Первый алгоритм, доказавший свою устойчивость к атакам на основе адаптивно подобранного шифротекста...
Криптосистема Накаша — Штерна (англ. Naccache — Stern cryptosystem)— криптографический алгоритм с открытым ключом, основывающийся на вычислительной сложности задачи дискретного логарифмирования. В отличии от RSA, гомоморфен по сложению и вычитанию, а не по умножению...
Графовая вероятностная модель — это вероятностная модель, в которой в виде графа представлены зависимости между случайными величинами. Вершины графа соответствуют случайным переменным, а рёбра — непосредственным вероятностным взаимосвязям между случайными величинами.
Алгоритм Блюма — Микали (англ. Blum-Micali algorithm) — это криптографически стойкий алогоритм генерации псевдослучайных последовательностей, с использованием зерна (Random seed). Идеи алгоритма были изложены Блюмом и Микали в 1984 году. Алгоритм был разработан на основе алгоритма генератора Шамира, предложенного Ади Шамиром годом ранее. Алгоритм отличается от предшественника более сильными требованиями к сложности вычисления выходной последовательности. В отличие от генератора Шамира выходом данного...
Алгоритм Витерби — алгоритм поиска наиболее подходящего списка состояний (называемого путём Витерби), который в контексте цепей Маркова получает наиболее вероятную последовательность произошедших событий.
Неотрицательное матричное разложение (НМР), а также неотрицательное приближение матрицы, это группа алгоритмов в мультивариантном анализе и линейной алгебре, в которых матрица V разлагается на (обычно) две матрицы W и H, со свойством, что все три матрицы имеют неотрицательные элементы. Эта неотрицательность делает получившиеся матрицы более простыми для исследования. В приложениях, таких как обработка спектрограмм аудиосигнала или данных мускульной активности, неотрицательность свойственна рассматриваемым...
Шаблонный метод (англ. Template method) — поведенческий шаблон проектирования, определяющий основу алгоритма и позволяющий наследникам переопределять некоторые шаги алгоритма, не изменяя его структуру в целом.
а б в г д е ё ж з и й к л м н о п р с т у ф х ц ч ш щ э ю я