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交互デシジョン ツリーとは
機械学習によって学習できる分類戦略は、交互デシジョン ツリー (ADTree) として知られています。 これは、デシジョン ツリーの強化と一般化につながり、同時にデシジョン ツリーを一般化します。
メリット
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
第 1 章: 交互デシジョン ツリー
第 2 章: デシジョン ツリー学習
第 3 章: AdaBoost
第 4 章: ランダム フォレスト
第 5 章: 勾配ブースティング
第 6 章: 命題計算
第 7 章: サポート ベクター マシン
第 8 章: 分析方法 Tableaux
第 9 章: ブール充足可能性アルゴリズム ヒューリスティック
第 10 章: 乗算重み更新方法
(II) 交互デシジョン ツリーに関する一般のよくある質問に回答します。
(III) 多くの分野における交互デシジョン ツリーの使用例の実例。
(IV) 360 の各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
本書の対象者
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類の交互デシジョン ツリーに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
Acerca del autor
フアード・サブリーは、HPのアプリケーション事業開発地域責任者を務めていました。1996年にコンピュータシステムと自動制御の理学士号を取得し、オーストラリアのメルボルン大学（UoM）で2つの修士号を取得しました。さらに、2008年には経営学修士号（MBA）、2010年には情報技術経営学修士号（MMIT）を取得しました。フアードは、VodafoneやIBMといった国内外の企業で勤務し、情報技術と通信分野で30年以上の経験を積んでいます。2013年にHPに入社し、数十の市場で事業開発に貢献しました。現在は、起業家、作家、未来学者として活躍し、One Billion Knowledge（1BK）イニシアチブの創設者でもあります。
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