रैंडम ट्री: Difference between revisions
From Vigyanwiki
No edit summary |
No edit summary |
||
| (One intermediate revision by the same user not shown) | |||
| Line 1: | Line 1: | ||
{{Probabilistic}} | {{Probabilistic}} | ||
गणित और [[कंप्यूटर विज्ञान]] में, ''' | गणित और [[कंप्यूटर विज्ञान]] में, '''रैंडम ट्री (ग्राफ सिद्धांत)''' या आर्बोरेसेंस (ग्राफ सिद्धांत) स्टोकास्टिक प्रक्रिया द्वारा बनता है। रैंडम ट्री के प्रकारों में सम्मिलित हैं- | ||
*[[एक समान फैला हुआ वृक्ष|यूनिफ़ॉर्म स्पैनिंग ट्री]], किसी दिए गए ग्राफ़ का स्पैनिंग | *[[एक समान फैला हुआ वृक्ष|यूनिफ़ॉर्म स्पैनिंग ट्री]], किसी दिए गए ग्राफ़ का स्पैनिंग ट्री है, जिसमें प्रत्येक भिन्न ट्री को समान रूप से चयनित किये जाने की संभावना होती है। | ||
* [[रैंडम मिनिमल स्पैनिंग ट्री| | * [[रैंडम मिनिमल स्पैनिंग ट्री|रैंडम अल्पतम स्पैनिंग ट्री]], रैंडम एज वेट को चयनित करके और उस भार के लिए अल्पतम स्पैनिंग ट्री का उपयोग करके बनाए गए ग्राफ के लिए स्पैनिंग ट्री हैं। | ||
*[[रैंडम | *[[रैंडम बाइनरी ट्री]], जिसे दिए गए नोड्स के साथ रैंडम क्रम में सम्मिलित करके या रैंडम रूप से सभी संभावित पेड़ों को चयनित करके बनाया गया है। | ||
*[[यादृच्छिक पुनरावर्ती वृक्ष| | *[[यादृच्छिक पुनरावर्ती वृक्ष|रैंडम रिकर्सिव ट्री]], जिन्हें लेबल में वृद्धि वाले ट्री भी कहा जाता है, जो सरल स्टोचैस्टिक विकास नियम का उपयोग करके उत्पन्न किए जा सकते हैं। | ||
*ट्रेप या रैंडमाइज्ड बाइनरी सर्च ट्री, डेटा संरचना है जो गैर- | *ट्रेप या रैंडमाइज्ड बाइनरी सर्च ट्री, डेटा संरचना है जो गैर-रैंडम अद्यतन अनुक्रमों के लिए रैंडम बाइनरी ट्री का अनुकरण करके रैंडम विकल्पों का उपयोग करती है। | ||
*रैपिडली एक्सप्लोरिंग रैंडम ट्री, उच्च-आयामी रिक्त स्थान के शोध के लिए डेटा संरचना के रूप में उपयोग किया जाने वाला फ्रैक्टल स्पेस-फिलिंग पैटर्न होता है। | *रैपिडली एक्सप्लोरिंग रैंडम ट्री, उच्च-आयामी रिक्त स्थान के शोध के लिए डेटा संरचना के रूप में उपयोग किया जाने वाला फ्रैक्टल स्पेस-फिलिंग पैटर्न होता है। | ||
*[[ब्राउनियन पेड़|ब्राउनियन ट्री]], फ्रैक्टल ट्री संरचना है जो प्रसार-सीमित एकत्रीकरण प्रक्रियाओं द्वारा बनाई गई है। | *[[ब्राउनियन पेड़|ब्राउनियन ट्री]], फ्रैक्टल ट्री संरचना है जो प्रसार-सीमित एकत्रीकरण प्रक्रियाओं द्वारा बनाई गई है। | ||
*[[बेतरतीब जंगल| | *[[बेतरतीब जंगल|रैंडम फ़ॉरेस्ट]], मशीन-लर्निंग क्लासिफायरियर है जो प्रत्येक ट्री के लिए चर के रैंडम सबसेट को चयनित करने और समग्र वर्गीकरण के रूप में सबसे अधिक ट्री आउटपुट का उपयोग करने पर आधारित है। | ||
*[[ब्रांचिंग प्रक्रिया]], जनसंख्या का मॉडल है जिसमें प्रत्येक व्यक्ति के बच्चों की | *[[ब्रांचिंग प्रक्रिया]], जनसंख्या का मॉडल है जिसमें प्रत्येक व्यक्ति के बच्चों की रैंडम संख्या होती है। | ||
== यह भी देखें == | == यह भी देखें == | ||
| Line 16: | Line 16: | ||
==बाहरी संबंध== | ==बाहरी संबंध== | ||
*{{Commonscat-inline}} | *{{Commonscat-inline}} | ||
[[Category:All set index articles]] | [[Category:All set index articles]] | ||
Latest revision as of 15:13, 31 October 2023
| Part of a series on |
| Probabilistic data structures |
|---|
| Random trees |
| Related |
गणित और कंप्यूटर विज्ञान में, रैंडम ट्री (ग्राफ सिद्धांत) या आर्बोरेसेंस (ग्राफ सिद्धांत) स्टोकास्टिक प्रक्रिया द्वारा बनता है। रैंडम ट्री के प्रकारों में सम्मिलित हैं-
- यूनिफ़ॉर्म स्पैनिंग ट्री, किसी दिए गए ग्राफ़ का स्पैनिंग ट्री है, जिसमें प्रत्येक भिन्न ट्री को समान रूप से चयनित किये जाने की संभावना होती है।
- रैंडम अल्पतम स्पैनिंग ट्री, रैंडम एज वेट को चयनित करके और उस भार के लिए अल्पतम स्पैनिंग ट्री का उपयोग करके बनाए गए ग्राफ के लिए स्पैनिंग ट्री हैं।
- रैंडम बाइनरी ट्री, जिसे दिए गए नोड्स के साथ रैंडम क्रम में सम्मिलित करके या रैंडम रूप से सभी संभावित पेड़ों को चयनित करके बनाया गया है।
- रैंडम रिकर्सिव ट्री, जिन्हें लेबल में वृद्धि वाले ट्री भी कहा जाता है, जो सरल स्टोचैस्टिक विकास नियम का उपयोग करके उत्पन्न किए जा सकते हैं।
- ट्रेप या रैंडमाइज्ड बाइनरी सर्च ट्री, डेटा संरचना है जो गैर-रैंडम अद्यतन अनुक्रमों के लिए रैंडम बाइनरी ट्री का अनुकरण करके रैंडम विकल्पों का उपयोग करती है।
- रैपिडली एक्सप्लोरिंग रैंडम ट्री, उच्च-आयामी रिक्त स्थान के शोध के लिए डेटा संरचना के रूप में उपयोग किया जाने वाला फ्रैक्टल स्पेस-फिलिंग पैटर्न होता है।
- ब्राउनियन ट्री, फ्रैक्टल ट्री संरचना है जो प्रसार-सीमित एकत्रीकरण प्रक्रियाओं द्वारा बनाई गई है।
- रैंडम फ़ॉरेस्ट, मशीन-लर्निंग क्लासिफायरियर है जो प्रत्येक ट्री के लिए चर के रैंडम सबसेट को चयनित करने और समग्र वर्गीकरण के रूप में सबसे अधिक ट्री आउटपुट का उपयोग करने पर आधारित है।
- ब्रांचिंग प्रक्रिया, जनसंख्या का मॉडल है जिसमें प्रत्येक व्यक्ति के बच्चों की रैंडम संख्या होती है।
यह भी देखें
बाहरी संबंध
Media related to रैंडम ट्री at Wikimedia Commons
