已閱讀1頁，還剩45頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、傳統(tǒng)的有序決策樹能有效處理單調(diào)分類問題。然而，從大數(shù)據(jù)集中用這些算法學(xué)習(xí)單調(diào)決策樹卻是非常困難的。
為了解決從大數(shù)據(jù)集中生成有序決策樹的問題，本文在MapRed uce框架下，提出了一種并行處理方法。和傳統(tǒng)的有序決策樹歸納算法類似，我們用有序互信息作為啟發(fā)式來選擇擴(kuò)展屬性。和現(xiàn)存的有序決策樹歸納算法計算互信息的方法不同，本文應(yīng)用屬性并行化策略計算有序互信息。在人工生成的大數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果顯示本文提出的算法是可行的，而且從加速
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 有序決策樹在SOCA下的擴(kuò)展及模糊有序決策樹的研究.pdf
- 改進(jìn)的有序決策樹歸納算法.pdf
- 基于有序決策樹的故障程度診斷研究.pdf
- 基于MapReduce的并行決策樹分類算法研究與實現(xiàn).pdf
- 26362.基于frmi的有序決策樹算法及其比較研究
- 23255.基于排序熵的有序決策樹高效算法研究
- 決策樹算法應(yīng)用及并行化研究.pdf
- 決策樹風(fēng)險決策
- 決策樹例題
- 有序用電決策方法研究.pdf
- 有序用電決策管理系統(tǒng).pdf
- 梯度提升決策樹(GBDT)并行學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 基于加權(quán)決策樹的隨機森林模型優(yōu)化.pdf
- 決策樹生成系統(tǒng).pdf
- 54115.有序決策樹在大學(xué)生綜合素質(zhì)測評中的應(yīng)用研究
- 帶估計的分割點采樣的并行決策樹.pdf
- 決策樹分類算法的并行化研究及其應(yīng)用.pdf
- 基于決策樹的分類算法的并行化研究及應(yīng)用.pdf
- 決策樹分類及剪枝算法研究.pdf
- 決策樹練習(xí)題
評論
0/150
提交評論