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Matlab
C4.5 的源代码
C4.5 的源代码
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C4.5
matlab
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决策树C4.5算法matlab源代码(完美运行).zip_C4.5算法matlab_c4.5_matlab 决策树_决策树_决策
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可以完美的实现用于统计学习的算法C4.5分类,完整的matlab程序
c4.5算法C语言源码
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5星 · 资源好评率100%
决策树经典学习算法,C4.5算法是ID3算法的改进,加上了子树的信息,因素属性的值可以是连续量,训练例的因素属性值可以是不确定的,对已生成的决策树进行裁剪,减小生成树的规模.
决策树c4.5算法源代码
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决策树经典算法的例子分析和说明,具体解释决策树的经典算法
C4.5算法源码 c语言实现
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c4.5算法实现 用c语言实现 经过调试 可直接使用 在vc下运行
决策树ID3及C4.5算法实现源代码
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机器学习,决策树ID3及C4.5算法实现源代码(西瓜数据集2.0测试及结果)
matlab_决策树C4.5算法源代码
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matlab_决策树C4.5算法源代码,支持matlab环境
C4.5算法java实现
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C4.5算法 java实现 详细 界面
C4.5决策树算法的Python代码和数据样本
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4星 · 用户满意度95%
资源中包含完整的C4.5决策树算法Python代码和测试数据,其中有4个文件:C45.py是算法的实现代码,treePlotter.py是绘制决策树代码,PlayData.txt是样本数据,C45test.py用来构建、绘制并测试决策树,您可以运行该文件来依次进行决策树的构建、剪枝、绘制树型图,并对测试样本进行分类。
C4.5完美运行的版本
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5星 · 资源好评率100%
C4_5(train_patterns, train_targets, test_patterns, inc_node, Nu) 按照这个,填参数就ok了。 补充说明下,有个网上流传的版本,其中region参数其实就是需要分类的数据集。那个版本我一直运行各种细节出问题。
机器学习C4.5算法C语言实现
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5星 · 资源好评率100%
里面的数据来自UCI库,机器学习C4.5算法完全采用C语言实现
C4.5方法C4.5方法C4.5方法C4.5方法
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C4.5方法C4.5方法C4.5方法C4.5方法C4.5方法
C4.5项目
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C4.5项目
C4.5算法文档
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C4.5是ID3算法的改进算法,不仅可以处理离散型描述属性,还能处理连续性描述属性。C4.5采用了信息增益比作为选择分枝属性的标准,弥补了ID3算法的不足
决策树C4.5
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经典的数据挖掘算法决策树C4.5
C4.5决策树 java
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C4.5决策树 C4.5决策树 C4.5决策树 java 数据挖掘
C4.5-simply-implemention:只需通过Java实现C4.5
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C4.5-简单实现 只需通过Java实现C4.5 您可以尝试使用cd进入文件夹。 然后java -jar xxx.jar运行相应的程序。 TrainWithoutPrune.jar无需修剪即可构建模型。 TrainWithPrune.jar使用修剪构建模型。 Validate.jar根据当前树模型获取准确性。 Test.jar将btest.csv和输出的预测作为output_btest.
决策树C4.5完整的C++源代码.rar
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决策树C4.5完整的C++源代码,完整的注释,和文档,测试数据,训练数据,直接可以使用
C4.5决策树代码
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该代码所有函数写到了一个脚本文件下 构造树 还有相应剪枝处理
经典的 c4.5算法 r8
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用C++语言编写的 c4.5算法源代码,希望能对大家学习机器语言有些帮助
C4.5决策树分类+MATLAB详细代码+解释文档+uci wine数据集
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包含C4.5算法对UCI wine 数据集的MATLAB代码和详细的说明文档
c4.5训练集
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c4.5训练集 matlab代码 可以帮助c4.5运行
应用C4.5算法构造客户分类决策树的方法
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该文主要讨论如何应用C4.5 算法构造客户CRM等级分类决策树及其在 中的应用。
算法的python实现代码、测试数据集及结果
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压缩包中包含算法的Python实现代码、测试数据集及运行结果,可供感兴趣的同学参考。因为现在的实现并不能对所有的数据集都得到良好的效果,所以如果哪位同学有更好的想法,希望能不吝赐教。
c4.5matlab代码-c45_parser:机器学习C4.5数据解析和表示
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c4.5 matlab代码C4.5 解析器 作者:加里·多兰 () 和蒂姆·亨德森 ()。 用于解析数据集 安装 这个包可以通过两种方式安装(简单的方法): # If needed: # pip install numpy # pip install scipy pip install -e git+https://github.com/garydoranjr/c45_parser.git#egg
数据挖掘weka使用C4.5实验报告
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本实验报告为数据挖掘课程weka工具使用C4.5算法进行决策树分类学习的一次实验报告,使用weka工具的图形界面,对UCI上下载的数据集进行分类测试。
决策树C4.5算法
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决策树C4.5的java实现代码 实现了决策树的离散数据的分类
决策树ID3与C4.5
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对决策树两种算法进行系统的比较,使读者能对两种算法有较深刻的理解
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Algorithms for constructing decision trees are among the most well known and widely used of all machine learning methods. Among decision tree algorithms, J. Ross Quinlan's ID3 and its successor, C4.5,
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c4.5matlab.rar
(6个子文件)
www.pudn.com.txt
218B
c4.5matlab
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567B
DataForC45.mat
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C4_5TrainFun.m
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C4_5TestFun.m
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xieniuniu219
2015-05-25
代码可以使用,但是有一点,数据库列都是写死了,如果加载其他数据库还得改代码。你要是有更好的也拿出来让我们学习学习吧。
冰封的弓箭手
2013-03-21
很好用,在此基础上我完成了课程设计
倾听花开雨落
2013-06-25
值得学习,对C4.5有了更深的理解
shisansan
2015-01-21
谢谢分享,代码能够运行,参考学习用,对C4.5有了更深的理解。
ooooyyyy
2014-05-26
代码能用,跟网上放出来的是一样的,但是更清晰些
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renzhepo
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