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NP-완전와 결정 트리 학습법

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

NP-완전와 결정 트리 학습법의 차이

NP-완전 vs. 결정 트리 학습법

NP-완전(NP-complete, NP-C, NPC)은 NP 집합에 속하는 결정 문제 중에서 가장 어려운 문제의 부분집합으로, 모든 NP 문제를 다항 시간 내에 NP-완전 문제로 환산할 수 있. NP-완전 문제 중 하나라도 P에 속한다는 것을 증명한다면 모든 NP 문제가 P에 속하기 때문에, P-NP 문제가 P. 정 트리 학습법(decision tree learning)은 어떤 항목에 대한 관측값과 목표값을 연결시켜주는 예측 모델로써 결정 트리를 사용.

NP-완전와 결정 트리 학습법의 유사점

NP-완전와 결정 트리 학습법는 공통적으로 0 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서).

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

NP-완전와 결정 트리 학습법의 비교.

NP-완전에는 18 개의 관계가 있고 결정 트리 학습법에는 19 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 0을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 0.00%입니다 = 0 / (18 + 19).

참고 문헌

이 기사에서는 NP-완전와 결정 트리 학습법의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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