不確定性決策理論與方法概述(PPT 123頁)
不確定性決策理論與方法概述(PPT 123頁)內容簡介
1、不確定性決策概述
2、關聯規則發現
3、聚類分析
4、連接分析
5、粗糙集分析
6、決策樹
7、神經網絡
8、支持向量機
決策理論與方法 ——不確定性決策理論與方法
不確定性決策理論與方法
不確定性決策
不確定性決策準則
智能決策理論與方法—形成背景
智能決策理論與方法—AI的應用模式
知識發現—動機
Data Mining within the DSS
參考書推薦
KDD & DM
KDD過程
Taxonomy of Data Mining Methods
關聯規則發現
關聯規則發現(Apriori算法)
聚類
聚類:相似性度量
聚類:主要方法
連接分析(Link-Analysis)
連接分析— PageRank算法
粗糙集:預備知識
粗糙集:理論的提出
粗糙集:信息係統與知識
粗糙集:粗糙集與近似
歸納學習:決策樹
決策樹:概念
決策樹:CLS學習算法
決策樹:學習結果
決策樹: ID3學習算法
決策樹: C4.5學習算法
決策樹:算例
神經網絡
支持向量機
大數據分析方法發展動態
..............................
2、關聯規則發現
3、聚類分析
4、連接分析
5、粗糙集分析
6、決策樹
7、神經網絡
8、支持向量機
決策理論與方法 ——不確定性決策理論與方法
不確定性決策理論與方法
不確定性決策
不確定性決策準則
智能決策理論與方法—形成背景
智能決策理論與方法—AI的應用模式
知識發現—動機
Data Mining within the DSS
參考書推薦
KDD & DM
KDD過程
Taxonomy of Data Mining Methods
關聯規則發現
關聯規則發現(Apriori算法)
聚類
聚類:相似性度量
聚類:主要方法
連接分析(Link-Analysis)
連接分析— PageRank算法
粗糙集:預備知識
粗糙集:理論的提出
粗糙集:信息係統與知識
粗糙集:粗糙集與近似
歸納學習:決策樹
決策樹:概念
決策樹:CLS學習算法
決策樹:學習結果
決策樹: ID3學習算法
決策樹: C4.5學習算法
決策樹:算例
神經網絡
支持向量機
大數據分析方法發展動態
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