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决策树模型的特点:与其他分类算法相比,决策树模型有以下优点:可理解性强、速度快。一般决策树模型缺点是:缺乏伸缩性:由于进行深度优先搜索,所以算法受内存大小限制,难于处理大训练集。为了处理大数据集或连续量的种种改进算法(离散化、取样) 不仅增加了分类算法的额外开销,而且降低了分类的准确性,对连续性的字段比较难预测,当类别太多时,错误可能就会增加的比较快,对有时间顺序的数据,需要很多预处理的工作。在有噪声的情况下,拟合将导致过分拟合(overfitting),即对训练数据的拟合反而不具有很好的预测性能。
贝叶斯分类器的特点是: 贝叶斯分类并不把一个对象对地指派给某一类,而是通过计算得出属于某一类的概率,具有大概率的类便是该对象所属的类; 一般情况下在贝叶斯分类中的属性都潜在地起作用,即并不是一个或几个属性决定分类,而是的属性都参与分类; 贝叶斯分类对象的属性可以是离散的、连续的,也可以是混合的。 贝叶斯定理给出了小化误差的解决方法,可用于分类和预测。但在实际中,它并不能直接利用,它需要知道据的确切分布概率,而实际上我们并不能确切的给据的分布概率。因此我们在很多分类方法中都会作出某种假设以逼近贝叶斯定理的要求。 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图,我们可以用下图来表示。
公用智能停车场管理系统一般设在大型的公共场所,使用者通常是一次性使用者,不仅对散客临时停车,而且对内部用户的固定长期车辆进行服务,该停车场特点是:对固定长期车辆与临时车辆分别管理 ,共用出入口,分开管理。停车场管理系统组成停车场管理系统通常由入口管理系统、出口管理系统和管理中心等三个部分所组成。由入口控制机(读卡机、发卡机、控制器、车辆检测器、对讲系统)、车辆检测线圈、电动挡车器(含有自动栏杆和道闸)、车牌及影像识别器、车位模拟显示牌(满车位指示器)等设备组成。
车牌识别系统的好处
当开车驶入停车场时,车牌识别系统会自动抓拍车辆的车牌信息,通过信息传递,对于授权的车辆道闸自动开闸,特别是对于车流量大的场所,车牌识别开闸速度快,车主可以快速进入停车场。