Друга информация
Съдържание
Анотация 4
1. Увод 5
2. Същност на дърво на решенията 6
3. Задачи, решавани чрез дърво на решенията 7
4. Основен алгоритъм за самообучение чрез дърво на решенията – ID3 8
4.1. Кой атрибут е най-добър класификатор? 9
4.2. Ентропията измерва хомогенността (еднородността) на данните 10
4.3. Информационната стойност измерва очакваното понижение на Ентропията 12
5. Инкрементална индукция при дървото на решенията 14
5.1. ID4 14
5.2. ID5R 15
6. Проектиране и описание на предлаганото решение 19
6.1. Логически модел на програмната система 19
6.2. Архитектура на системата 24
6.3. Реализация на системата 26
6.3.1. Структура на данните 26
6.3.2. Описание на програмните модули 29
6.3.3. Описание на интерфейса 37
7. Ръководство на потребителя 40
7.1. Инструкции и изисквания към инсталиране на системата 40
7.2. Изисквания към апаратно осигуряване 40
7.3. Структура на потребителския интерфейс 40
7.4. Стартиране на системата 41
7.5. Зареждане на данни 41
7.6. Изисквания към Excel таблицата 42
7.7. Зареждане на тренировъчни данни 42
7.8. Зареждане на генерирано дърво на решенията 43
7.9. Избор на графични настройки и тип изчертаване 43
7.10. Допълнителна информация за дървото 44
7.11. Запазване на генерирано дърво 45
7.12. Класификация 45
8. Резултати от тестването на системата 46
8.1. Концепцията на Quinlan 47
8.2. Tic-Tac-Toe Endgame 49
9. Изводи и препоръки 51
10. Използвана литература 52