ID3算法的优化

随着硬件设备的普及,促使信息技术和移动互联网的快速发展,人们已经告别了信息匮乏的时期,而进入到了信息过载的时期。人们试图用搜索功能搜索出自己想要的信息,如今已是非常困难,怎样从海量的数据中筛选出有价值的信息是信息提供者和信息需求者都要面对的挑战。本文对数据分类中的ID3算法的基本概念和原理以及其构造过程进行了详细阐述,针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性的缺点,引进属性阈值和信息增益率两个概念。弥补ID3算法属性选择标准的不足,来实现新的属性选择标准,对原有ID3算法进行改进。通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法提高了分类准确度。     

数据挖掘ID3决策树分类算法及其改进算法

本文通过数据挖掘对传统ID3决策树分类算法及性能进行分析研究,‘利用高等数学中的微分理论知识,改进和优化了ID3算法中的运算速度和选择测试属性偏向问题,并进一步给出了改进算法的伪代码．     

ID3算法及其改进

文章对ID3算法的基本概念和原理进行了相应的详细阐述以及解释说明,并针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进信息增益率对ID3算法作了改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法行之有效。     

ID3算法在军事训练成绩分析中的应用

随着部队实战化训练的深入,传统的训练成绩分析方法已不能适应科学组训的需要。该文引入射击训练实例,应用人工智能中机器学习的ID3归纳学习算法,对射击情况进行分类分析,得出影响军事训练成绩的内部原因以及其他一些结论。     

决策树ID3算法的改进

本文根据ID3算法中信息增益计算原理的特点,利用数学上等价无穷小的性质提出一种新的改进的ID3算法,减少了信息增益的计算量,进而提高ID3算法中信息增益的计算效率。与原ID3算法相比,改进的ID3算法在构造决策树时具有相同的准确率和更高的计算速度。     

基于ID3算法的商务网站客户分类研究

ID3算法作为最经典的决策树分类方法,因其直观、简单、容易实现等优点,在电子商务领域得到了广泛应用。文章首先分析了ID3算法的基本原理与流程,然后以某商务网站为例,以其客户交易数据为研究对象,深入探讨了该算法在客户分类中的具体应用。通过该算法的使用,可对商务网站的客户进行准确分类,从而为其开展个性化服务及精准营销提供重要的理论依据。     

ID3算法在军事训练成绩分析中的应用

随着部队实战化训练的深入,传统的训练成绩分析方法已不能适应科学组训的需要。该文引入射击训练实例,应用人工智能中机器学习的ID3归纳学习算法,对射击情况进行分类分析,得出影响军事训练成绩的内部原因以及其他一些结论。     

ID3算法的研究与应用

决策树算法是数据挖掘领域的核心分类算法之一,其中ID3算法是最为经典的决策树算法。ID3算法理论清晰、使用简单、学习能力较强,且构造的决策树平均深度较小,分类速度较快,特别适合处理大规模的学习问题,目前已得到广泛应用。本文对ID3算法进行了详细的描述,并将该算法运用到电脑销售部门的决策中,验证了算法的性能。     

决策树ID3算法的研究与应用

决策树算法是数据挖掘中常用的重要方法,广泛应用于分类和预测。本文对决策树的ID3算法的基本思想进行了介绍,通过应用实例说明了构造决策树的实现过程。     

ID3算法构造学生专升本考试成绩分析决策树

分类技术是根据数据集的特点找出类别的概念描述,这个概念描述代表了这类数据的整体信息,也就是该类的内涵描述。ID3算法是决策树归纳分类算法的一种,运用该算法建立学生专升本考试成绩分析决策树并从中提取出一些重要的规则。     

ID3算法在教学质量评价中的应用研究

决策树是数据挖掘中的一种分类算法,它是一种以实例为基础的归纳学习算法,来发现数据模式和规则.介绍了数据挖掘的定义及分类,详细介绍了决策树ID3算法.又根据ID3算法,对院校中收集的大量教学评价数据样本进行分析,获得不同属性上的信息增益,生成最终决策树,可将此树转换成一个if-then规则的集合.生成规则和决策树,然后对新数据进行分析和预测.通过数据建模以发现规律和模式,从而提取有价值的信息,避免目前教学质量评价中的不合理性,实例验证和分析的结果表示该方法的有效性.为教学质量评价提供合理、科学的决策支持,从而提高教学质量,改进教学成果.     

决策树学习算法ID3的研究

ID3是决策树学习的核心算法，为此详细叙述了决策树表示方法和ID3决策树学习算法，特别说明了决策属性的选取法则。通过一个学习实例给出该算法第一选取决策属性的详细过程，并且对该算法进行了讨论，一般情况下，ID3算法可以找出最优决策树。     

决策树学习算法ID3的研究

ID3是决策树学习的核心算法,为此详细叙述了决策树表示方法和ID3决策树学习算法,特别说明了决策属性的选取法则.通过一个学习实例给出该算法第一次选取决策属性的详细过程,并且对该算法进行了讨论.一般情况下,ID3算法可以找出最优决策树.     

数据挖掘算法ID3的改进研究

ID3算法是应用最多的决策树生成算法,针对该算法执行效率不高以及取值偏向性的缺点,提出了一种通过降低求信息熵的计算时间和设置权值的改进算法。理论分析和实验结果表明,改进算法在准确度和执行效率方面都比ID3算法更高。     

大学计算机基础的教学实践与思考

针对在校大学生学习基础及需求不断变化的实际情况,结合大学计算机基础的教学现状,笔者介绍了分层次教学理念的具体应用,提出了实际教学中行之有效的教学方式,并给出了一些切实可行的改革建议和方案。     

《大学计算机基础》公共课教学研究

分析当前《大学计算机基础》公共课在课程设置和课程教学方面存在的问题,围绕非计算机专业学生对大学计算机基础课程的需要,对此课程在教学内容、教学方式、考核方式等问题进行探讨。     

基于ID3算法的五年制高职学生成绩因素分析

近年来,五年制高职教育飞速发展,各学校在不断探索五年制高职教育方式方法的同时,也形成了一定的培养评价机制,这些评价机制在培养方法与手段的评价方面,大都停留在经验判断和感性基础上,缺乏科学计算支撑。文章在梳理相关培养环节基础上,引进数据挖掘算法,将五年制育人各个环节要素作为输入,通过算法,将培养环节各数据要素隐含的信息量化到学生成绩这一个"基点"上,并且通过构造五年制高职教育中学生成绩因素的决策树实现数据可视化,从而指导我们优化教育资源和培养结构,增强下一步教育方法改进的精准性与高效性。     

ID3算法在入侵检测系统中的研究与改进

ID3算法是数据挖掘中经典的分类算法。它往往选择取值较多的属性进行分裂训练集,而选取的这个属性并非是最优的。针对这一缺点,提出了一种改进的ID3算法。通过改进信息增益公式,选取最优的划分属性,对采集的数据进行分类处理,建立决策树,这样的决策树包括较少的分支,并且树的高度较低。改进后的算法结合模式匹配算法来检测是否有入侵行为发生。通过实验验证了该算法减少了误报率和漏报率,并且比修改前在速度上有所提高,空间消耗有所减少。     

ID3算法的一种改进算法

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。ID3算法是决策树中的核心算法,文章针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进用户兴趣度对ID3算法作了改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法是有效的。     

基于MapReduce的ID3决策树分类算法研究

决策树算法是经典的分类挖掘算法之一,具有广泛的实际应用价值。经典的ID3决策树算法是内存驻留算法,只能处理小数据集,在面对海量数据集时显得无能为力。为此,对经典ID3决策树生成算法的可并行性进行了深入分析和研究,利用云计算的MapReduce编程技术,提出并实现面向海量数据的ID3决策树并行分类算法。实验结果表明该算法是有效可行的。