रैंडम ट्री: Difference between revisions

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*[[यादृच्छिक पुनरावर्ती वृक्ष|यादृच्छिक 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।
*[[यादृच्छिक पुनरावर्ती वृक्ष|यादृच्छिक 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-यादृच्छिक अद्यतन अनुक्रमों के लिए यादृच्छिक बाइनरी ट्री का अनुकरण करके यादृच्छिक विकल्पों का उपयोग करती है।
*ट्रेप या रैंडमाइज्ड बाइनरी सर्च ट्री, डेटा संरचना है जो गैर-यादृच्छिक अद्यतन अनुक्रमों के लिए यादृच्छिक बाइनरी ट्री का अनुकरण करके यादृच्छिक 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 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|यादृच्छिक फ़ॉरेस्ट]], मशीन-लर्निंग क्लासिफायरियर है जो प्रत्येक ट्री के लिए चर के यादृच्छिक सबसेट को चयनित करने और समग्र वर्गीकरण के रूप में सबसे अधिक ट्री आउटपुट का उपयोग करने पर आधारित है।
*[[बेतरतीब जंगल|यादृच्छिक फ़ॉरेस्ट]], मशीन-लर्निंग क्लासिफायरियर है जो प्रत्येक ट्री के लिए चर के यादृच्छिक सबसेट को चयनित करने और समग्र वर्गीकरण के रूप में सबसे अधिक ट्री आउटपुट का उपयोग करने पर आधारित है।

Revision as of 12:03, 18 June 2023

गणित और कंप्यूटर विज्ञान में, यादृच्छिक ट्री (ग्राफ सिद्धांत) या आर्बोरेसेंस (ग्राफ सिद्धांत) स्टोकास्टिक प्रक्रिया द्वारा बनता है। यादृच्छिक 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।
  • यादृच्छिक 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।
  • यादृच्छिक बाइनरी ट्री, जिसे दिए गए नोड्स के साथ यादृच्छिक क्रम में सम्मिलित करके या यादृच्छिक रूप से सभी संभावित पेड़ों को चयनित करके बनाया गया है।
  • यादृच्छिक 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-यादृच्छिक अद्यतन अनुक्रमों के लिए यादृच्छिक बाइनरी ट्री का अनुकरण करके यादृच्छिक 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।
  • यादृच्छिक फ़ॉरेस्ट, मशीन-लर्निंग क्लासिफायरियर है जो प्रत्येक ट्री के लिए चर के यादृच्छिक 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 यादृच्छिक संख्या होती है।

यह भी देखें

बाहरी संबंध