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Comparative Analysis of Deterministic and Nondeterministic Decision Trees - Couverture rigide
Livre 154 sur 188: Intelligent Systems Reference Library
Synopsis
Introduction.- Basic Definitions and Notation.- Lower Bounds on Complexity of Deterministic Decision Trees for Decision Tables.- Upper Bounds on Complexity and Algorithms for Construction of Deterministic Decision Trees for Decision Tables.- Bounds on Complexity and Algorithms for Construction of Nondeterministic and Strongly Nondeterministic Decision Trees for Decision Tables.- Closed Classes of Boolean Functions.- Algorithmic Problems.- Basic Definitions and Notation.- Main Reductions.- Functions on Main Diagonal and Below.- Local Upper Types of Restricted Sccf-Triples.- Bounds Inside Types.
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Comparative Analysis of Deterministic and Nondeterministic Decision Trees (eng)
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Comparative Analysis of Deterministic and Nondeterministic Decision Trees
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Springer, 2020
ISBN 10 : 3030417271
ISBN 13 : 9783030417277
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Comparative Analysis of Deterministic and Nondeterministic Decision Trees
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 316 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030417277
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Comparative Analysis of Deterministic and Nondeterministic Decision Trees
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Focuses on the comparative analysis of deterministic and nondeterministic decision trees for problems in information systems  Compares the complexity of problem representation and minimum complexities of deterministic, nondeterministi. N° de réf. du vendeur 448681720
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Comparative Analysis of Deterministic and Nondeterministic Decision Trees (Intelligent Systems Reference Library, 179)
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Comparative Analysis of Deterministic and Nondeterministic Decision Trees
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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. N° de réf. du vendeur 9783030417277
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Comparative Analysis of Deterministic and Nondeterministic Decision Trees (Intelligent Systems Reference Library)
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