Effective Decision Tree Algorithm For Reality Mining

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing Feb 2014, 2014

3659516279 / 9783659516276

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This project work deals with reality mining and decision tree. Reality mining is the collection and analysis of data where human social behavior is analyzed through machine-sensed environment, with the goal of identifying predictable patterns of behavior. Classification is the process of finding a model that describe and distinguishes data classes, with the purpose of using model to predict the class of objects whose class label is unknown. A decision tree is a decision support tool that uses a tree-like graph or model of decisions and their possible consequences, including chance event outcomes, resource costs, and utility. ID3 is mathematical algorithm for building the decision tree. It builds the tree from the top down recursive divide-and-conquer manner, with no backtracking. Advantages of ID3 are it build fast and short tree. Disadvantage is data may be over fitted and over classified if a small sample is tested. Only one attribute at a time is tested for making decision. This project work:- To study the drawback of existing decision tree algorithms. To compare the decision tree with R using existing implementation. To apply and study the decision tree with reality mining 68 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9783659516276

Titre
Effective Decision Tree Algorithm For Reality Mining
Auteur
K. Rameshkumar
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing Feb 2014
Année de publication
2014
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3659516279
ISBN à 13 chiffres
9783659516276
Poids de l'article
119 grammes
Dimensions
220x150x5 mm

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