• Buradasın

    ID3 algoritması nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    ID3 algoritması, karar ağaçları oluşturmak için kullanılan popüler bir makine öğrenme algoritmasıdır 12.
    ID3 algoritmasının çalışma prensibi:
    1. En iyi özelliğin seçilmesi: Veri kümesini en iyi şekilde ayıran özelliğin belirlenmesi için bilgi kazancı (information gain) ölçülür 12.
    2. Ağaç yapımı: Seçilen özellik bir karar düğümü olarak kullanılır ve bu özellik için her olası değerden bir dal oluşturulur 12.
    3. Tekrarlayıcı bölme: Aynı işlem, kalan özellikler için her bir dalda yinelenir, tüm örnekler aynı sınıfa ait olana veya daha fazla özellik kalmayana kadar devam eder 12.
    4. Budama (isteğe bağlı): Aşırı uyumu önlemek ve modelin genelleştirilebilirliğini artırmak için ağaç basitleştirilir 1.
    ID3 algoritması, basit, yorumlanabilir ve küçük ila orta boyutlu veri kümelerinde verimli olarak kabul edilir 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. naukri.com
        1
      2. geeksforgeeks.org
        2
      3. prezi.com
        3
      4. appliedaicourse.com
        4
      5. en.wikipedia.org
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    ID3 ve ID4 farkı nedir?
    Volkswagen ID.3 ve ID.4 modelleri arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Tasarım: ID.3, kompakt bir hatchback olarak daha aerodinamik ve modern bir görünüme sahiptir. 2. Boyut: ID.3, 4.251 mm uzunluğuyla daha küçük bir araçtır. 3. İç Mekan: ID.4, daha geniş iç mekan ve depolama alanı sunar; ayrıca panoramik sunroof, kablosuz telefon şarjı ve yedi hoparlörlü ses sistemi gibi ek özelliklere sahiptir. 4. Performans ve Menzil: ID.3, daha yüksek hızlanma değerlerine (0-62 mph) ve daha uzun menzile (WLTP'ye göre 342 mile kadar) sahip olabilirken, ID.4'ün menzili 213-322 mil arasında değişir. 5. Donanım Seviyeleri: ID.4, ID.3'e göre daha fazla donanım seviyesi ve seçenek sunar; örneğin, GTX modeli spor ekipmanlarıyla donatılmıştır.
    ID3 ve ID4 farkı nedir?
    5 kaynak
    Algoritma ve veri yapıları nedir?
    Algoritma ve veri yapıları bilgisayar bilimlerinin temel taşlarıdır. Algoritma, belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış, açık ve adım adım bir plan veya yönergeler bütünüdür. Veri yapıları ise verilerin depolanma ve yönetilme biçimini tanımlar. Bazı temel veri yapıları şunlardır: - Dizi (Array): Aynı türden elemanların sıralı bir şekilde saklandığı yapı. - Bağlı liste (Linked List): Düğümler aracılığıyla birbirine bağlanan veri elemanlarından oluşur. - Yığın (Stack): Last-in, first-out (LIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Kuyruk (Queue): First-in, first-out (FIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Ağaç (Tree): Hiyerarşik bir yapıya sahip olan veri yapısı. - Graf (Graph): Düğümlerin kenarlarla bağlandığı veri yapısı.
    Algoritma ve veri yapıları nedir?
    5 kaynak
    Algoritma türleri nelerdir?
    Algoritma türleri çeşitli alanlara ve amaçlara göre sınıflandırılabilir. İşte bazı yaygın algoritma türleri: 1. Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. 2. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir düzene göre sıralar. 3. Dinamik Programlama Algoritmaları: Problemleri alt problemlere ayırarak çözmeyi amaçlar. 4. Graf Algoritmaları: Ağ yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. 5. Heuristik Algoritmalar: Optimal çözümü bulmak yerine, yeterli ve pratik çözümler sunar. 6. Şifreleme Algoritmaları: Verileri anlamsız hale getirerek güvenlik sağlar.
    Algoritma türleri nelerdir?
    5 kaynak
    Algoritma nedir ve örnekleri?
    Algoritma, belirli bir problemi çözmek veya bir görevi yerine getirmek için izlenen adım adım yöntemler dizisidir. Algoritmanın temel özellikleri: - Sonluluk: Algoritma belirli bir adım sayısına sahip olmalı ve bu adımların sonunda bir sonuca ulaşılmalıdır. - Belirginlik: Algoritmanın her adımı açık ve net bir şekilde tanımlanmalıdır. - Giriş ve Çıkış: Algoritma, belirli giriş verileri almalı ve bu veriler üzerinde işlem yaparak belirli bir çıkış üretmelidir. Bazı algoritma örnekleri: - Arama algoritmaları: Bir veri kümesinde istenen bir öğeyi tespit etmek için kullanılır. - Sıralama algoritmaları: Veri kümelerini belirli bir düzene göre sıralamak için kullanılır. - Optimizasyon algoritmaları: Bir problemi en iyi şekilde çözmek için kullanılır. - Dijkstra algoritması: En kısa yol problemlerini çözmek için kullanılır. - Karar ağaçları: Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, bilgisayarlara insan benzeri düşünme ve öğrenme yetenekleri kazandırır.
    Algoritma nedir ve örnekleri?
    5 kaynak