روس كوينلان

C5.0

من جهة ثانية، C5.0، الذي تبيعه جون روس كوينلان تجاريًا (يتم توزيع الإصدار أحادي السلسلة بحسب شروط GNU General Public License )، يعد تحسينًا على C4.5. المزايا هي السرعة (عدة أوامر من حيث الحجم أسرع)، وكفاءة الذاكرة، وأشجار القرار الأصغر، والتعزيز (المزيد من الدقة)، والقدرة على وزن السمات المختلفة، والتذرية (تقليل الضوضاء).

اعمال مختارة

التعليم

كذلك، حصل على درجة البكالوريوس في الفيزياء والحوسبة من جامعة سيدني عام 1965 ودكتوراه في علوم الكمبيوتر من جامعة واشنطن عام 1968. شغل مناصب في جامعة نيو ساوث ويلز وجامعة سيدني وجامعة سيدني للتكنولوجيا ومؤسسة راند.

كتب

1993. C4.5: برامج التعلم الآلي. دار نشر مورجان كوفمان..

الذكاء الاصطناعي

إضافةً إلى ذلك، جون روس كوينلان متخصص في علم الذكاء الاصطناعي، لا سيما في الجانب المتعلق بالتعلم الآلي وتطبيقه على التنقيب عن البيانات.

ID3

من جانب آخر، اخترع روس كوينلان الخوارزمية التكرارية Dichotomiser 3 (ID3) التي تُستعمل لإنشاء شجرة القرار. ID3 يتبع مبدأ نصل أوكام في محاولة إنشاء أصغر شجرة قرار ممكنة.

مقالات

• كوينلان، جيه آر (1990). تعلم تعريفات منطقية من العلاقات. تعلم الآلة 5: 239-266.
• أنظر كذلك
• خوارزمية ID3
• خوارزمية C4.5
• بيانات التعدين
• برمجة المنطق الاستقرائي
• المصادر
• روابط خارجية

من جهة ثانية، كوينلان، جيه آر (1986). تحريض أشجار القرار. تعلم الآلة، 1 (1): 81-106

علاوةً على ذلك، Quinlan، JR (1982) اكتساب شبه مستقل للمعرفة القائمة على الأنماط، في ذكاء الآلة 10 (محرران JE Hayes، D. Michie، و Y.-H Pao). إليس نوروود، تشيتشيستر.

في هذا الإطار، 2008. (مع Qiang Yang و Philip S. Yu و Zhou Zhihua و David Hand et al). أفضل 10 خوارزميات في استخراج البيانات. نظم المعرفة والمعلومات 14.1: 1-37

ومن ناحية أخرى، كوينلان، جيه آر (1985). أشجار القرار والسمات متعددة القيم، في JE Hayes & D. Michie (Eds. )، ذكاء الآلة 11. مطبعة جامعة أكسفورد.

C4.5

وفي هذا الصدد، ثم قام بتوسيع المبادئ المستعملة في ID3 لإنشاء C4.5. التحسين في C4.5: السمات المنفصلة والمستمرة، وقيم السمات المفقودة، والسمات ذات التكاليف المختلفة، وتقليم الأشجار (استبدال الفروع غير ذات الصلة بعقد الأوراق).