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介绍了增量决策树算法的基本原理,并从实例费用和信息熵费用两个角度出发,对增量决策树算法的复杂度进行分析。通过实例说明,增量决策树算法能够构造出与ID3算法形态基本相同的决策树

3-3节决策 《管理学基础》第十二次课授课计划 第三章计划 第三节决莱 1.理解决策的程序,包括调查与分析、设计备选方案、选择决策方案、审查与反馈等 2.培养决策能力

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1、课程简介 农业生态学是研究农业生物与农业环境基本关系的原理,宏观优化、决策农业生态经济系统的一门科学,它以生态学、经济学为主要 理论基础,以农业系统工程学、有关的生物研究法为主要研究手段, 研究农业生态经济系统。 2、地位和任务 作物专业中综合性强的专业基础课,兼有应用课的性质。 3、总体要求 通过本课程的学习,要求学生掌握优化、决策农业生态经济系统 的基本原理,必要的宏观决策方法和进行微观调控的技能,具有一定 的决策、调控农业生态经济系统的能力。增强学生的生态意识使他们 在以后的工作中自觉地遵循生态规律,在利用自然资源进行农业生产 的同时,保护好农业生态环境

油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

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