決定木.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
写真提供 : Bryan Thomas Alper Sarikaya に感謝の意を表します。
Advertisements

Example 8 種類のチーズの塩分量 : m = 325 Q 3 = 340 m Q 1 = Q3Q3Q3Q3 Q1Q1Q1Q1.
Essay writing rules for Japanese!!. * First ・ There are two directions you can write. ・よこがき / 横書き (same as we write English) ・たてがき / 縦書き (from right to.
Report of recent DSSD status R. Kiuchi (SNU) 2012/10/20 E07
第10章 マイコン機器とマイコンプロ グラム ● マイコン回路とプログラミン グ ● サーボモータ,直流モータ制 御以外のプログラム マイコンでどのようなことができるのか? モータのマイコン制御を使いこなす!
ICSE Competition Guidance
英語特別講座 疑問文 #1    英語特別講座 2011 疑問文.
The authors have no actual or potential declaration to make.
SHINYについて 黄研究室4年 小林賢哉.
Sensor QA status(lot14) Jumpei Kanaya (RIKEN) 14th Jul ,
Verb てform + から、 After.
Goal: I will understand the goal and summative assessent for Chapter 2
Bellwork: English meaning? 1)はじめまして 2)どうぞ 3)すみません 4)おはようございます 5)しゅくだい
Nouns and Verbs (using particles).
WALT Classroom instructions New words Pronunciation practice Notes
かわいい ハローキティですよ!      ジニー ジオンー.
Bellwork: Guess! 1) 車(くるま) 2) タクシー 3) バス 4) オートバイ 5) 電車(でんしゃ)
第21回日本遺伝子治療学会学術集会の COI(利益相反)申請に関して Regarding COI ( Conflict of Interest ) Application of the "21st Japan Society of Gene Therapy Annual Meeting " JSGT学会におきましても利益相反(COI:Conflict.
Verb Plain Negativeform
Okegawa Rapid 1 Kounosu Kitamoto Okegawa Ageo Miyahara Kita-Ageo Next
Verb たform + ことがあります Past experience.
1.12 式における型変換 1.13 代入における型変換 1.14 コメント 10月31日(金) 発表者:藤井丈明
Tohoku University Kyo Tsukada
Hamabe・Hara・Kaneko・Nakao・Namba・Ootsuka・ Takahashi・Ueda・Uemoto
Unit Book 10_课件_U1_Reading2-8 4 Word power university 1.
Licensing information
Second RF-Gun beamline
know / knows(s) / ___________
2005年11月2日(木) 計算機工学論A 修士1年 No, 堀江準.
Nihongo Japanese 日本ご ‘Numbers ’ & ‘Hiragana Revision’
Chapter 1 Hamburger History
クラス分類問題 (Classification)
Information Engineering Exercise II
P4-21 ネットワーク上の経路に対する 回帰問題について
情報の科学的 な理解(2) 情報科教育法 8回目 2005/6/4 太田 剛.
Deep Learningを用いたタンパク質のコンタクト残基予測
Causative Verbs Extensively borrowed from Rubin, J “Gone Fishin’”, Power Japanese (1992: Kodansha:Tokyo) Created by K McMahon.
人工知能特論 7.決定木の学習 北陸先端科学技術大学院大学 鶴岡 慶雅.
東京工科大学大学院 バイオニクス・情報メディア学専攻科 担当: 亀田 弘之
Astro-E2 Ascent Profile
Vector 4 = [Vector 3, packet_size]
ソケットプログラム(TCP,UDP) EasyChat開発2
データベース工学 生研 戦略情報融合研究センタ 喜連川 優.
アルゴリズムとデータ構造勉強会 B+tree.
Missing game:English なくなったのは?:日本語
Songzhu Gao, Tetsuya Takiguchi, Yasuo Ariki (Kobe University) 
演題発表に関連し、COI関係にある企業等はありません。
Can.
比較級を使って 二つのものを比べてみよう!.
守ろう! 保険業法 その行為、 違法かも? 上記のような事案を見つけたら、 お近くの企画環境委員へ知らせて下さい! 身近にこんな事
東京工科大学大学院 バイオニクス・情報メディア学専攻科 担当: 亀田 弘之
Arduinoと多色LEDを用いた作品課題
堀友美(15HP235)のレポート Arduinoと多色LEDを使用して、紙コップに折り紙を張り付けて
アルゴリズム理論的な データ近似へのアプローチとデータマイニング
決定木による知識の獲得 認知システム論 知識と推論(4) 学習と帰納推論 決定木 ID3アルゴリズム 性能評価と応用
ALICE work at CERN Kenta Mizoguchi, Hisayuki Torii, Yusuke Okada
1 月 16日 金曜日 ぶんぽうのふくしゅう (Grammar review) かいわの れんしゅう (Conv. practice)
UNIX演習 情報ネットワーク特論資料.
UNIX演習 情報ネットワーク特論資料.
What’s your favorite book?
Conflict of Interest disclosure slide A potential conflict of interest exists when there is involvement between the speaker/presenter with any for-profit.
大強度ビームにふさわしい実験装置をつくろう Kenichi Imai (JAEA)
久野研二 国際協力機構:国際協力専門員(社会保障)
~て しまう.
1~15までの数字の中から、 1個の数字を選び、覚えて下さい。
OPEN文、READ文、PERFORM文
1頁目には、Section 1~5の各項目について説明されています。各項目の定義について
SQL J2EE I (データベース論) 第3回 /
Mrs. Kane’s Classroom News April 8-12, 2019
SQL データベース論 第11回.
Presentation transcript:

決定木

例1とそのデータ形式 % メールチェック推薦システム % 'T:' Identifies the Attribute Title Line % 'A:' Identifies Training Set Examples % 'B:' Identifies Test Set Examples T: Author, Thread, Length, Where Read, User Action; A: known, new, long, home, skips; A: unknown, new, short, work, reads; B: known, new, short, home, skips; B: known, new, long, work, skips;

例2とデータ形式 %ブーリアン % 'T:' Identifies the Attribute Title Line % 'A:' Identifies Training Set Examples % 'B:' Identifies Test Set Examples T: Input 1, Input 2, Output (xor); A: 0.0, 0.0, 0.0; A: 0.0, 1.0, 1.0; A: 1.0, 0.0, 1.0; A: 1.0, 1.0, 0.0; % NO TEST EXAMPLES

例3とデータ形式 % 購入顧客 % 'T:' Identifies the Attribute Title Line % 購入顧客 % 'T:' Identifies the Attribute Title Line % 'A:' Identifies Training Set Examples % 'B:' Identifies Test Set Examples T: AGE, INCOME, STUD, CRED, BUYS; A: <=30, high, No, fair, No; A: <=30, high, No, excl, No; A: 31..40, high, No, fair, Yes; A: >40, med, No, fair, Yes; A: >40, low, Yes, fair, Yes; A: <=30, med, Yes, excl, Yes; A: 31..40, med, No, excl, Yes; A: 31..40, high, Yes, fair, Yes; A: >40, med, No, excl, No; % NO TEST EXAMPLES