单选题
在结构化系统分析中，判定表和判定树常用于表达数据流图中的（）
发布日期：2020-12-11
加工
数据流
数据存储
外部项
试题解析
决策树
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就
- 中文名
- 决策树
- 释义
- 图解法
- 外文名
- Decision Tree
结构化
所谓结构化，是指将逐渐积累起来的知识加以归纳和整理，使之条理化、纲领化，做到纲举目张。知识是逐渐积累的，但在头脑中不应该是堆积的。心理学研究已发现，优生和差生的知识组织存在明显差异。优生头脑中的知识是有组织、有系统的，知识点按层次排列，而且知识点之间有内在联系，具有结构层次性。而差生头脑中的知识则水平排列，是零散和孤立的。结构化对知识学习具有重要作用，因为当知识以一种层次网络结构的方式进行储存时，可以大大提高知识应用时的检索效率。
- 中文名
- 结构化
- 出处
- 《教育心理学》
判定表
判定表(Decision table)是另一种表达逻辑判断的工具。与结构化语言和判断树相比，判断表的优点是能把所有条件组合充分地表达出来；其缺点是判定表的建立过程较烦杂，且表达方式不如前两种简便。判定表在用于知识表达中，有许多其他方式所达不到的作用。
- 中文名
- 判定表
- 外文名
- Decision table
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数据流图是结构化系统分析的常用工具之一，人们也经常称它为DFD图。
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结构化设计方法以数据流图为基础，按一定步骤映射成软件结构，数据流图有两种基本结构：变换型结构和（）。
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结构化设计方法是以结构化分析产生的数据流图为依据，并将此按一定的步骤映射成软件结构。
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