有限状态机与 ID3 决策树答案

【问题标题】：Finite State Machine vs ID3 Decision Tree有限状态机与 ID3 决策树
【发布时间】：2015-09-13 16:20:06
【问题描述】：

我有一个在类似 Arduino 的微控制器上运行的项目，它目前是混合的 IF ELSE 语句，由于应用了所有不同的“规则”并在各个状态中移动，因此很难遵循这些语句。我基本上有 (6) 个模式/状态，这些模式/状态已被包装到通过主循环中的 Case 主干进行管理的函数中，并且转换所需的更改隐藏在这些函数的顶部，以允许几乎任何状态转换到另一个状态。一些研究使我找到了有限状态机 (FSM)，但我也看到很多人指向 ID3 和类似的决策树。确定状态的输入是明确定义/已知的。鉴于我的系统没有尝试解决“已知未知数”，决策树与 FSM 的努力是否值得？

【问题讨论】：

FSM 被严重低估了，一定要去做。早在 90 年代，SDL 非常受欢迎（我曾与几个在 SDL 中使用软件实现调制解调器的人一起工作），但后来 UML 出现了一个大规模过度设计的东西并扼杀了 SDL，所以tools are hard to find。当然，在进行完整实现时，复杂性与直接编写代码大致相同，但仅绘制（整体）状态图（在纸上或可能使用 graphviz）非常有价值。

标签： c++ machine-learning arduino decision-tree fsm

【解决方案1】：

如果您使用 ID3，它将对每个新的“输入”执行相同的过程以生成输出/状态，在 FSM 中，您只需一步即可从一个状态移动到另一个状态。

因此，在您的情况下，使用 ID3 似乎确实增加了不必要的复杂性。我会选择FSM。

【讨论】：