問題タブ [pruning]

非グリッド マップを使用する場合、経路探索で問題のある領域 (沼地、行き止まり)を見つけて回避するための既存のアルゴリズムはありますか? これらの領域を回避したり、ジャンプ ポイントの再帰などによってこれらの領域を擬似的に回避したりするグリッドに利用できるものはたくさんありますが、四分木、ナビゲーション メッシュ、またはその他の不均一なマップに役立つものはまだ見つかっていません。

CLIアセンブリから未使用のコードを削除できる無料のツールはありますか?

この最適化を実行できる難読化ツールがあることは知っていますが、これらはすべて費用がかかります。既にコンパイルされたアセンブリで未使用のコードを削除する無料の (またはオープン ソースの) ツールはありますか?

この問題についてグーグルで検索しましたが、このアルゴリズムを簡単かつ詳細に説明しているものが見つかりません。

たとえば、id3 アルゴリズムは枝刈りをまったく使用しないことがわかっているため、連続特性がある場合、予測の成功率は非常に低くなります。

C4.5 では継続的な特性をサポートするために枝刈りを使用していますが、これが唯一の理由ですか?

また、WEKAアプリケーションでは、信頼係数が予測の効率にどのように影響するかを正確に理解できません。信頼係数が小さいほど、アルゴリズムはより多くの剪定を行いますが、剪定と予測の精度との相関関係は何ですか? 剪定すればするほど、予測が良くなるか、悪くなるか?

ありがとう

私の知識は限られており、C++ で 2 か月間書いています

この関数では、基本ケースが見つかるstring codeまで再帰的に文字を減らします。""ベース ケースが見つかる前にいくつかstring codeのパスを削除したいのですが、ベース ケースへのパスが見つからないパスもあります。プルーンの場合、パス内の属性をパラメーターと比較したいと思いますint time。これは、「nodeT」で作成されたトライを検索します

この関数は、時間チェック prune を追加する前はうまく機能していました。時間外の場合はループしますが、 char 位置 0 からreturns falseの候補で再び開始します。string code

質問: 1) 再帰を次の for ループの呼び出しに戻す入れ子になったキックですか? 2) 論理または「パス」return falseを使用して for ループに時間プルーニングを配置する必要がありますか? C++ の概念を学ぶ <- はいの場合は説明してください。return falsereturn

また、投稿された関数は、実際の関数の簡略化されたバージョンです。時間への修飾子と、省略した「ステップ オーバー」パスがあります。過去の質問で、これらの「アドオン」が質問から気をそらすことがわかりました。

によってMySQLパーティションを使用してテーブルを作成しましたhash(to_days(...))。

しかし、私が次のクエリを実行している間。結果は、explain partitionsこのテーブルに属するすべてのパーティションをスキャンするため、パーティションのプルーニングが機能しないことを示しています。

この記事のサンプルを試してみました。Explainパーティションはまだすべてのパーティションをスキャンすることを示しています。 日時列でテーブルを分割する方法は？

パーティションプルーニングを機能させるにはどうすればよいですか？ヒントはありますか？

実行に約 30 分かかるクエリを最適化しようとしています。私がやろうとしているのは、パーティションのプルーニングを利用して、検索される行を最小限に抑えることです。テーブルが分割される変数の範囲は、別のテーブルの変数です。mysql がすべてのパーティションを検索しているようです。

ここにテーブルがあります（無関係な部分は切り取られています）：（ちなみに、int（x）がintのサイズを変更していないことに気づきました。私は、より良いことを知る前にそのテーブルを設計しました。修正しました）

このクエリには約 30 分かかります (選択、説明なし):

expectedEvent にはエントリが 1 つしかないため、基本的には次のことを行うのと同じです。このクエリには約 3 分かかります (選択、説明なし):

回避策として、C# アプリで expectedEvent テーブルを最初に読み取り、変数の代わりに実際の日付を使用してクエリを作成することを考えています。

ただし、これをすべて MySQL で行うことをお勧めします。クエリを最適化するにはどうすればよいですか? ExpectedEvent には最終的に多くの行が含まれます。

ありがとうございました！

rpartは自動プルーニングですか?

rpartによって生成される決定木は、自動プルーニングを備えた Oracle Data Mining によって生成されるものよりもはるかに多くのレベルです。

次のような日付列の月で分割された MySQL テーブルを作成しました。

今、私が走るとき

私は出力として得ます：

どうやらすべてのパーティションが読み取られているようですが、その理由は不思議です。エンジンは、一致する値がパーティションp2でのみ見つかることを理解するのに十分賢くあるべきではありませんか? 次のような日付ベースのクエリでも同じ出力が得られます

手がかりはありますか？

乾杯、アレックス

バックトラッキングを使用して無向グラフの色数 m を決定する必要がある m_coloring 問題に取り組んでいます。これまでの (java) ソリューションは、m をインクリメントし、m_Coloring メソッドを試して、ソリューションが見つからない場合は繰り返します。ただし、より大きなファイルの場合、m が 6 を超えると、計算に時間がかかります。私たちが使用するように与えられたアルゴリズムにはプルーニングが組み込まれていないと言われました.

WEKA で REPTree モデルを使用しています。私のデータには 3 つの入力変数があります。unpruned を TRUE に設定しても、REPTree は 2 つの入力変数しか取りません。モデルにすべての入力変数を強制する方法は? 私を助けてください。