دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Mikhail Moshkov
سری:
ISBN (شابک) : 3030417271, 9783030417277
ناشر: Springer
سال نشر: 2020
تعداد صفحات: 297
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 5 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Comparative Analysis of Deterministic and Nondeterministic Decision Trees (Intelligent Systems Reference Library, 179) به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب تجزیه و تحلیل مقایسه ای درختان تصمیم قطعی و غیر قطعی (کتابخانه مرجع سیستم های هوشمند، 179) نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب چهار پارامتر مسائل را در سیستمهای اطلاعات دلخواه مقایسه میکند: پیچیدگی نمایش مسئله و پیچیدگی درختهای تصمیم قطعی، غیر قطعی و به شدت غیر قطعی برای حل مسئله. درخت های تصمیم قطعی به طور گسترده ای به عنوان طبقه بندی کننده، به عنوان وسیله ای برای نمایش دانش و به عنوان الگوریتم استفاده می شوند. درخت های تصمیم غیر قطعی (به شدت غیر قطعی) را می توان به عنوان سیستم هایی از قوانین تصمیم گیری واقعی تفسیر کرد که همه اشیا (اشیاء از یک کلاس تصمیم) را پوشش می دهد.
این کتاب ابزارهایی را برای مطالعه درختهای تصمیم، از جمله مرزهای پیچیدگی و الگوریتمهایی برای ساخت درختهای تصمیم برای جداول تصمیم با ارزشهای متعدد توسعه میدهد. تصمیمات این دو رویکرد برای بررسی درختهای تصمیم برای مشکلات در سیستمهای اطلاعاتی در نظر میگیرد: محلی، زمانی که درختهای تصمیم فقط میتوانند از ویژگیهای نمایش مسئله استفاده کنند. و جهانی، زمانی که درخت های تصمیم می توانند از ویژگی های دلخواه سیستم اطلاعاتی استفاده کنند. برای هر دو رویکرد، تمام انواع روابط ممکن را بین چهار پارامتر در نظر گرفته شده توصیف میکند و مسائل الگوریتمی مربوط به بهینهسازی درخت تصمیم را مورد بحث قرار میدهد. نتایج ارائهشده برای محققانی که درختهای تصمیمگیری و قوانین را برای طراحی الگوریتم و تجزیه و تحلیل دادهها اعمال میکنند، بهویژه کسانی که در تئوری مجموعههای خشن، تئوری آزمون و تحلیل منطقی دادهها کار میکنند، مفید است. این کتاب همچنین می تواند به عنوان پایه ای برای دوره های تحصیلات تکمیلی مورد استفاده قرار گیرد.
This book compares four parameters of problems in arbitrary information systems: complexity of problem representation and complexity of deterministic, nondeterministic, and strongly nondeterministic decision trees for problem solving. Deterministic decision trees are widely used as classifiers, as a means of knowledge representation, and as algorithms. Nondeterministic (strongly nondeterministic) decision trees can be interpreted as systems of true decision rules that cover all objects (objects from one decision class).
This book develops tools for the study of decision trees, including bounds on complexity and algorithms for construction of decision trees for decision tables with many-valued decisions. It considers two approaches to the investigation of decision trees for problems in information systems: local, when decision trees can use only attributes from the problem representation; and global, when decision trees can use arbitrary attributes from the information system. For both approaches, it describes all possible types of relationships among the four parameters considered and discusses the algorithmic problems related to decision tree optimization. The results presented are useful for researchers who apply decision trees and rules to algorithm design and to data analysis, especially those working in rough set theory, test theory and logical analysis of data. This book can also be used as the basis for graduate courses.
Preface Acknowledgements Contents 1 Introduction 1.1 Main Directions of Study 1.1.1 Decision Tables with Many-Valued Decisions 1.1.2 Local Approach to Study of Decision Trees 1.1.3 Global Approach to Study of Decision Trees 1.2 Contents of Book 1.2.1 Part I. Decision Trees for Decision Tables 1.2.2 Part II. Decision Trees for Problems. Local Approach 1.2.3 Part III. Decision Trees for Problems. Global Approach 1.2.4 Index and Notation 1.3 Use of Book References Part I Decision Trees for Decision Tables 2 Basic Definitions and Notation 2.1 Common Notions 2.2 Decision Tables 2.3 Schemes of Decision Trees 2.4 Different Types of Decision Trees for Decision Tables 2.5 Complexity Functions 2.6 Enumerated Signatures References 3 Lower Bounds on Complexity of Deterministic Decision Trees for Decision Tables 3.1 Definitions and Notation 3.2 Auxiliary Statements 3.3 Lower Bounds 3.4 Approach to Proof of Lower Bounds References 4 Upper Bounds on Complexity and Algorithms for Construction of Deterministic Decision Trees for Decision Tables. First Approach 4.1 Difference-Bounded Uncertainty Measures for Decision Tables 4.2 Process Uρ of Schema Construction 4.3 Auxiliary Statements 4.4 Upper Bounds on ψ(Uρ(T,γ,ψ)) 4.5 Corollaries 4.6 Algorithm Uρ,,ψ 4.7 Algorithms Uρ,GHρ,h, Uρ,RHρm+1,h, and Uρ,Hρm+1,h 4.8 Algorithms Wρ,GHρ,h, Wρ,RHρ2,h, and Wρ,Hρ2,h References 5 Upper Bounds and Algorithms for Construction of Deterministic Decision Trees for Decision Tables. Second Approach 5.1 Reduced Deterministic Decision Trees for Decision Tables 5.2 Additive-Bounded Uncertainty Measures for Decision Tables 5.3 Process Yρ,mathcalN of Schema Construction 5.4 Upper Bounds on ψρd(T) 5.5 Upper Bounds on hρd(T) 5.6 Algorithm Yρ,η,,ψ References 6 Bounds on Complexity and Algorithms for Construction of Nondeterministic and Strongly Nondeterministic Decision Trees for Decision Tables 6.1 Bounds on ψρa(T) and ψρs(T) 6.2 Approach to Proof of Lower Bounds on ψρs(T) and ψρa(T) 6.3 Algorithms Vρ,,ψa and Vρ,,ψs Reference 7 Closed Classes of Boolean Functions 7.1 Main Definitions and Notation 7.2 Auxiliary Statements 7.3 Bounds for Individual Closed Classes 7.4 Bounds for Arbitrary Closed Classes References 8 Algorithmic Problems 8.1 Relationships Among Algorithmic Problems 8.2 Examples of Decidable and Undecidable Problems 8.3 Possible Variants of Algorithmic Problem Behavior 8.4 Examples of Problems with Polynomial Complexity 8.5 Examples of NP-Hard Problems References Part II Decision Trees for Problems. Local Approach 9 Basic Definitions and Notation 9.1 Information Systems 9.2 Decision Trees 9.3 Problem Schemes and Problems 9.4 Decision Trees Solving Problems 9.5 Decision Tree Schemes Corresponding to Problem Schemes 9.6 Complexity Functions 9.7 Matrices of Upper and Lower Local Bounds for Sccf-Triple 9.8 Types of Functions and Sccf-Triples References 10 Main Reductions 10.1 Decision Trees and Decision Tree Schemes 10.2 Arbitrary Classes of Information Systems and One-Element Classes of Information Systems 10.3 Upper and Lower Bounds References 11 Functions on Main Diagonal and Below 11.1 Function τii 11.2 Function τdi 11.3 Function τdd 11.4 Functions τai, τad, τaa, τsi, τsd, τsa, and τss References 12 Functions Over Main Diagonal 12.1 Functions τid, τia, and τis 12.2 Function τas 12.3 Function τds 12.4 Function τda References 13 Local Upper Types of Restricted Sccf-Triples 13.1 Possible Local Upper Types 13.2 Examples of Restricted Sccf-Triples 13.3 Main Statements Reference 14 Bounds Inside Types 14.1 Set ρ(1) 14.2 Set ρ(2) 14.3 Set ρ(3) 14.4 Set ρ(4) 14.5 Set ρ(5) 14.6 Set ρ(6) Reference 15 Matrices of Lower Local Bounds 15.1 Possible Local Lower Types 15.2 Auxiliary Statements 15.3 Bounds Inside Types Reference 16 Algorithmic Problems. Local Approach 16.1 Relationships Among Algorithmic Problems 16.2 Algorithm for Table Tρ(z,K) Construction 16.3 Algorithms for Construction of Decision Tree Schemes References Part III Decision Trees for Problems. Global Approach 17 Basic Definitions and Notation 17.1 Complexity Functions 17.2 Matrices of Upper and Lower Global Bounds for Sccf-Triple 17.3 Types of Sccf-Triples References 18 Some Reductions 18.1 Problem Schemes and Decision Tables 18.2 Arbitrary Classes of Information Systems and One-Element Classes of Information Systems 18.3 Set mathbbtildeR 18.4 Primitive Composition of Disjoint Simple Sccf-Triples 18.5 Composition of Simple Sccf-Triples 18.6 Operation rotimes 18.7 Relationships Between Ψτ and τ 18.8 Transition from One Signature to Another References 19 Functions on Main Diagonal and Below 19.1 Preliminary Lemmas 19.2 Function Ψτii 19.3 Function Ψτdi 19.4 Function Ψτdd 19.5 Functions Ψτai, Ψτad, Ψτaa, Ψτsi, Ψτsd, Ψτsa, and Ψτss References 20 Functions over Main Diagonal 20.1 Functions Ψτid, Ψτia, and Ψτis 20.2 Function Ψτas 20.3 Function Ψτds 20.4 Function Ψτda Reference 21 Possible Global Upper Types of Sccf-Triples 21.1 Possible Global Upper Types 21.2 Criteria for Equalities Typ Ψτ=Tpj 21.3 Global Upper Type of Composition of Simple Sccf-Triples References 22 Realizable Global Upper Types of Sccf-Triples 22.1 Sccf-Triples from Ws(1) 22.2 Sccf-Triples from Ws(7) 22.3 Sccf-Triples from Ws(2) and Ws(9) 22.4 Sccf-Triples from Ws(8) 22.5 Sccf-Triples from Ws(4) 22.6 Sccf-Triples from Ws(6) 22.7 Sccf-Triples from Ws(3) 22.8 Sccf-Triples from Ws(5) 22.9 Sccf-Triples from Ws(10) 22.10 Sccf-Triples τ with TypΨτ=Tp11 22.11 Main Statements Reference 23 Bounds Inside Types 23.1 Auxiliary Statements 23.2 Set Wρ(1) 23.3 Set Wρ(2) 23.4 Set Wρ(3) 23.5 Set Wρ(4) 23.6 Set Wρ(5) 23.7 Set Wρ(6) 23.8 Set Wρ(7) 23.9 Set Wρ(8) 23.10 Set Wρ(9) 23.11 Set Wρ(10) Reference 24 Matrices of Lower Global Bounds 24.1 Possible Global Lower Types 24.2 Auxiliary Statements 24.3 Bounds Inside Types Reference 25 Algorithmic Problems. Global Approach 25.1 Some Relationships Among Algorithmic Problems 25.2 Proper Weighted Depth References Appendix Final Remarks Appendix Notation Symbol Index Appendix Index Index