Przykład pokazujący krok po kroku wykonanie algorytmu Dijkstry. Ten samouczek jest powiązany tematycznie z artykułem „Algorytm Dijkstry”.
Dodano: 8 kwietnia 2017 16:17.
Zobacz też wszystkie nasze tutoriale!Drzewo decyzyjne – metoda graficzna wspierająca podejmowanie decyzji, jak również model stosowany w uczeniu maszynowym do klasyfikacji lub regresji.
Podejmowanie decyzji z wykorzystaniem drzewa decyzyjnego odbywa się poprzez odpowiadanie na kolejne pytania. Pojedyncze pytanie musi być proste i dotyczyć jednego konkretnego atrybutu. Pytania ułożone są w strukturę hierarchiczną – wybór następnego pytania (lub końcowej decyzji) zależy od odpowiedzi udzielonej na poprzednie.
Proste drzewo decyzyjne może być w pełni zaprojektowane już przy tworzeniu programu i zaimplementowane w kodzie np. za pomocą instrukcji warunkowych. W uczeniu maszynowym drzewo jest generowane automatycznie na podstawie próbek ze zbioru uczącego.
Wyznaczanie maksymalnego przepływu – problem obliczeniowy polegający na wyznaczeniu maksymalnego przepływu w sieci przepływowej.
Sieć przepływowa jest skierowanym grafem prostym. Każdy łuk (krawędź skierowana w grafie) ma swoją nieujemną wagę, która oznacza maksymalny dopuszczalny przepływ w tym łuku. Na potrzeby tego artykułu nazwijmy rzeczy przepływające przez sieć danymi. Jeden z wierzchołków sieci jest źródłem, z którego wypływają przesyłane dane. Inny z wierzchołków to ujście, do którego te dane wpływają. Zakłada się ponadto, że dla każdego z pozostałych wierzchołków istnieje ścieżka ze źródła do ujścia przechodząca przez ten wierzchołek.
Przepływem w sieci nazywamy przyporządkowanie każdemu łukowi pewnej wartości, która oznacza liczbę danych aktualnie przesyłanych przez ten łuk. Wartości te muszą spełniać następujące warunki:
Omawiany problem polega na dobraniu takiego przepływu, aby liczba danych wypływających ze źródła (i zarazem wpływających do ujścia) była jak największa.