classification and regression tree中文是什么意思

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造句

分類和回歸樹

classification n. 1.選別；分等，分級；分選。 2.【動、植】分類( ...
regression n. 1.復歸，回歸。 2.退步，退化。 3.【天文學】 ...
tree n. 1.樹〔主要指喬木，也可指較大的灌木〕。 ★玫瑰可 ...
regression tree 退化樹
tree classification 樹木分類
tree-classification 樹木分類
cart classification and regression trees 分類和衰退樹
regression n. 1.復歸，回歸。 2.退步，退化。 3.【天文學】退行。 adj. -sive ,-sively adv.
classification n. 1.選別；分等，分級；分選。 2.【動、植】分類(法)。〔分類級別為： phylum 【動物；動物學】及 division 【植物；植物學】門，class 綱，order 目，family 科，genus 屬，species 種，variety 品種〕。 3.類別；等級；(文件的)保密級。 a classification yard (車站的)調(diào)車場。
a tree 樹狀; 一棵樹; 一蔸樹
in a tree 在樹上
in the tree 在樹上（非樹本身）
in tree 內(nèi)樹型; 入樹
into tree 放在樹中
on the tree 長在樹上的，如果實一類的。; 在樹上(本身生出的); 在樹上（果實等）
or tree 或樹
s tree 無私奉獻的樹
tree n. 特里〔姓氏〕。 n. 1.樹〔主要指喬木，也可指較大的灌木〕。 ★玫瑰可以稱為 bush, 也可以稱為 tree. 2.木料，木材；木構(gòu)件；〔古語〕絞首臺；〔the tree〕(釘死耶穌的)十字架；鞋楦。 3.樹形(物)，世系圖，家系 (＝family tree)；【數(shù)學】樹(形)；【化學】樹狀晶體。 a banana tree 香蕉樹。 an axle-tree 心棒，軸料。 a boot-tree 靴楦[型]。 a saddle-tree 鞍架。 at the top of the tree 在最高地位。 tree of Buddha 菩提樹。 tree of heaven 臭椿。 tree of knowledge (of good and evil) 【圣經(jīng)】知道善惡的樹，智慧之樹。 tree of life 生命之樹，生命力的源泉【植物；植物學】金鐘柏。 up a tree 〔口語〕進退兩難，不知所措。 vt. 趕(獵獸等)上樹躲避；〔口語〕使處于困境；窮追；把鞋型插入(鞋內(nèi))。
adaptive regression 適應退化; 適應消退
age regression 返童記憶; 返童現(xiàn)象
analysis of regression 回歸分析
antitonic regression 反序回歸
atel regression 阿蒂爾海退
auxiliary regression 輔助回歸
bayesian regression 貝葉斯回歸

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例句與用法

Improves on the classification and regression trees technology , increases it ' s classification precision
對分類回歸樹數(shù)據(jù)挖掘技術進行了改進，使之具有更高的分類精度。
The thesis combines generalized computing theory with classification and regression trees technology , makes the great theory innovation
本文把廣義計算理論和數(shù)據(jù)挖掘技術相結(jié)合，具有很強的理論創(chuàng)新意義。
Combines multi - rules neural network with classification and regression trees technology based on generalized computing theory , implements the abnormal customers recognition system
基于廣義計算思想，把多準則神經(jīng)網(wǎng)絡和分類回歸樹技術相結(jié)合，實現(xiàn)異動客浙江大學碩士學位淪義綴戶識別系統(tǒng)。
Based on the generalized computing theory , the thesis combines multi - rules neural network with a kind of decision tree - classification and regression trees . further more , we put forward a new kind of abnormal customers recognition model
為進行客戶關系管理，本文基于廣義計算思想，將多準則神經(jīng)網(wǎng)絡和一種決策樹? ?分類回歸樹相結(jié)合，提出了一種新的異動客戶識別模型。
The model can improve classification precision and recognition efficiency effectively , make full use of the advantages of multi - rules neural network and classification and regression trees , and make up their respective disadvantages at a certain extent
該模型能夠有效提高分類精度和識別效率，充分利用多準則神經(jīng)網(wǎng)絡和分類回歸樹各自的優(yōu)點，一定程度上避免各自的缺陷。
And then , the thesis brings forward a new modeling method - abnormal customers recognition system based on generalized computing and classification and regression trees . the system is composed of multi - rules neural network learning part and classification and regression trees processing part
然后，通過深入研究多準則神經(jīng)網(wǎng)絡和決策樹的特點，論文提出了將多準則神經(jīng)網(wǎng)絡應用于決策樹的建模方法? ?基于多準則神經(jīng)網(wǎng)絡和分類回歸樹的異動客戶識別系統(tǒng)。
The work that is carried out by me for this project as follows : at first , works over the decision tree technology and the multi - rules neural network theory based on the generalized computing , outlines the advantages and disadvantages of the two theories , analyzes the possibility to combine multi - rules neural network with classification and regression trees , and studies some achievement in this field
為完成這個項目，本人所做的工作具體如下：首先研究了數(shù)據(jù)挖掘技術中的決策樹技術和基于廣義計算的多準則神經(jīng)網(wǎng)絡理論以及兩種理論的優(yōu)缺點。分析了多準則神經(jīng)網(wǎng)絡和決策樹相結(jié)合的可能性及優(yōu)勢，并深入了解目前該方向的發(fā)展情況。
Along with the rapid development of the technology of data warehouse and data mining , customer relationship management ( crm ) becomes more and more important . on this need , we advanced the project of abnormal customers recognition system based on generalized computing and classification and regression trees ( cart )
基于廣義計算和分類回歸樹異動客戶識別系統(tǒng)這個項目，是在數(shù)據(jù)倉庫技術和數(shù)據(jù)挖掘技術迅速發(fā)展的基礎上，針對企業(yè)客戶關系管理的迫切需要而提出的。
Classification and regression trees processing part introduces growing algorithm of cart , pruning algorithm of cart and selecting best tree algorithm etc . on the basis of the concerned new model , the thesis presents in details the designing of multi - rules neural network based cart system for abnormal customers recognition
在分類回歸樹部分，介紹了分類回歸樹的生長算法、最小代價?復雜性剪枝算法以及最優(yōu)樹選擇等算法。提出了系統(tǒng)設計之后，論文詳細介紹了該系統(tǒng)的開發(fā)，用以解決異動客戶的識別問題。

推薦英語閱讀

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