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決策蒙地卡羅樹搜尋 Decision

Decision Tree Learning
 · PDF 檔案決策樹學習演算法概念 採用自頂端向下搜尋可能的決策樹空間 基本的演算法概念: 1.資料設定:將原始資料分成兩組,一部 分為訓練資料,一部分為測試資料 2.決策樹生成:使用訓練資料來建立決策 樹,而在每一個內部節點,則依據屬性
20160525 跨界新識力沙龍論壇 機器學習與跨業應用展望

蒙地卡羅樹搜尋演算法於電腦對局的改良與應用__臺灣博碩士論文 …

蒙地卡羅樹搜尋演算法是近年來在電腦對局領域中最熱門的演算法,應用在電腦圍棋領域中更是卓有成效,使電腦圍棋程式的棋力有著飛躍性的成長。這個演算法也被應用在其他的遊戲上,甚至被用來解決能源管理等真實世界的問題。本論文就幾個層面對此演算法進行了應用與擴展。
20160525 跨界新識力沙龍論壇 機器學習與跨業應用展望
AlphaGo 演算法
4. 所謂蒙地卡羅樹搜尋演算法,將整件事串合。 先講左個蒙地卡羅樹搜尋(Monte Carlo Tree Search, 一般都稱為 MCTS)。個名好勁,但其實個概念唔深,仲係日常生活好常用的方法。
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Excel 中的 Monte Carlo 模擬簡介
誰使用 Monte Carlo 模擬? 當您在儲存格中輸入= RAND ()時,會發生什麼情況? 如何模擬離散隨機變數的值? 如何模擬標準隨機變數的值? 問候卡公司如何決定要產生多少張卡片? 我們想要準確估計不確定事件的可能性。 例如,新產品的現金流程將是積極的淨現值(NPV)的可能性為 …
這裡,那裡,無處不在:會自我學習的人工智慧將改變物流業的發展樣貌 | NVIDIA 臺灣官方部落格

建立決策樹

透過識別正面案例並新增度量和維度輸入來建立決策樹,以評估資料並探索決策樹。 Data Workbench (Analytics) 開始 練習課程
人工智慧 ─ 下一代數位轉型的創新力與顛覆力 - 科睿唯安
決策樹屬性
決策樹可用的屬性如下: 名稱可以讓您指定此模型的名稱。最大分支指定分割節點時允許的最大分支數目。最大層級指定決策樹的最大深度。分葉大小指定分葉節點中允許的最小觀測數目。回應長條指定用於將量值回應變數分類的長條數目。預測工具長條指定量值變數中分類預測工具使用的長 …
夏肇毅觀點:國防工業亟待人工智慧與雲端運算技術助力 - Yahoo奇摩新聞
決策樹產生器概觀
決策樹是預測性分析視覺化,用來評估訪客特性和關係。 決策樹建立工具可以根據指定的正面案例和一組想法產生決策樹視覺

使用決策樹
決策樹使用一或多個預測工具資料項目的值,預測回應資料項目的值。決策樹可將一系列節點顯示為樹狀結構,其中頂端節點為回應資料項目,而樹狀結構的每一個分支都代表預測工具資料項目值中的分割。決策樹也稱為分類和迴歸樹狀結構。

[Day 15] 決策樹 (分類器)
決策樹演算法可以使用不同的方式來評估分枝的好壞(亂度),例如像是Information gain,Gain ratio,Gini index。 從訓練資料找出規則,讓每一個決策能夠使訊息增益最大化,叫好比我們評估今天比賽是否舉行,天氣因子可能站比較大的因素,而Co2的濃度高低可能站的因子程度較低。

活學活用決策樹(六): 如何運用SAS EM決策樹產生系統最佳與專家 …

EM決策樹自動建模環境,系統已透過分析者設定的參數,進行最適模型的產出,在自動化模式裡,無法如互動式模式,直接點選決策樹圖形進行修枝。因此,分析者若想以系統最適化的模型結果為基礎,再由專家半人工進行部分樹節點的調整,則就要再回到互動式模式。