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결정 트리 학습법와 배타적 논리합

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

결정 트리 학습법와 배타적 논리합의 차이

결정 트리 학습법 vs. 배타적 논리합

정 트리 학습법(decision tree learning)은 어떤 항목에 대한 관측값과 목표값을 연결시켜주는 예측 모델로써 결정 트리를 사용. 배타적 논리합(排他的論理合, exclusive or)은 수리 논리학에서 주어진 2개의 명제 가운데 1개만 참일 경우를 판단하는 논리 연산이.

결정 트리 학습법와 배타적 논리합의 유사점

결정 트리 학습법와 배타적 논리합는 공통적으로 0 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서).

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

결정 트리 학습법와 배타적 논리합의 비교.

결정 트리 학습법에는 19 개의 관계가 있고 배타적 논리합에는 27 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 0을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 0.00%입니다 = 0 / (19 + 27).

참고 문헌

이 기사에서는 결정 트리 학습법와 배타적 논리합의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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