जे 48 और मार्कोव चेन के बीच अंतर

Question

मैं वीकाशर्प का उपयोग करके सी # और एफ # क्षेत्रों में विभिन्न एल्गोरिदम की सापेक्ष दरों के कुछ मूल्यांकन करने का प्रयास कर रहा हूं और मेरी रुचि रखने वाले एल्गोरिदम में से एक मार्कोव चेन था। मुझे पता है कि वीका के पास एचएमएम एप्लीकेशन है लेकिन मैं इसे वीकाशर्प में लागू करने में सक्षम नहीं हूं और सोच रहा था कि इस उद्देश्य के अनुरूप जे 48 एल्गोरिदम को संशोधित करने का कोई तरीका है या नहीं। मुझे पता है कि जे 48 और पहले ऑर्डर मार्कोव चेन के बीच कुछ समानता है लेकिन यह निर्धारित करने की कोशिश कर रहा हूं कि क्या संशोधित करने की आवश्यकता है और यदि यह करने के लिए एक उचित बात है। यिन झू के वीकाशर्प में लागू जे 48 है:

type J48() = 
    static member DefaultPara = "-C 0.25 -M 2" 
    static member MakePara(?binarySplits, ?confidenceFactor, ?minNumObj, ?unpruned, ?useLaplace) = 
     let binarySplitsStr = 
      let b = match binarySplits with 
        | Some (v) -> v 
        | None -> false 
      if not b then "-B" else "" 
     let confidenceFactorStr = 
      let c = match confidenceFactor with 
        | Some (v) -> v 
        | None -> 0.25 // default confi 
      "-C " + c.ToString() 
     let minNumObjStr = 
      let m = match minNumObj with 
        | Some (v) -> v 
        | None -> 2 
      "-M " + m.ToString() 
     let unprunedStr = 
      let u = match unpruned with 
        | Some (v) -> v 
        | None -> false 
      if u then "-U" else "" 
     let useLaplaceStr = 
      let u = match useLaplace with 
        | Some (v) -> v 
        | None -> false 
      if u then "-A" else "" 
     binarySplitsStr + " " + confidenceFactorStr + " " + minNumObjStr + " " + unprunedStr + " " + useLaplaceStr 

आपको बहुत बहुत धन्यवाद।

Answer 1

जे 48 केवल C4.5 algorithm का कार्यान्वयन है जो प्रत्येक विशेषता (आयाम) के एन्ट्रॉपी पर विचार करके निर्णय पेड़ सीखता है और उस विशेषता को लेता है जिसमें वर्तमान उपखंड की रूट के रूप में अधिकतम एन्ट्रॉपी होती है। इस एल्गोरिदम को मजबूती की आवश्यकता नहीं है।

मुझे लगता है कि मार्कोव चेन द्वारा आपका मतलब Hidden Markov Model है जिसका उपयोग मजबूती सीखने में किया जाता है।

आपको HMMWeka पर एक नज़र रखना चाहिए।

इससे संबंधित एक सवाल यह है: What is the equivalent for a Hidden Markov Model in the WEKA toolkit?