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决策树和随机森林

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数据挖掘相关算法的MATLAB程序

决策树的相关程序决策树的相关程序决策树的相关程序决策树的相关程序

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matlab实现决策树

机器学习决策树的MATLAB实现,帮助深刻理解决策树

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决策树C语言代码

决策树C语言实现代码,建立决策树,建立决策树链接

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ENVI决策树分类过程步骤

本资源详细介绍了使用ENVI软件进行决策树分类的过程步骤

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使用Python实现决策树

2017年3月16号关于决策树的资源上传错了,这一份才是决策树的Python代码实现,包含详细的中文注释,欢迎下载学习。Python版本为2.7.

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python决策树代码

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Visio 画《机器学习实战》第三章决策树的方法

简单的visio画图方法。供新手参考,里面包括箭头的设置等。

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基于决策树的手写体识别

手写数字的识别是模式识别及机器学习的一个重要应 用,应用范围非常广泛。本文提 出一 种基 于决策树算法的手写数字识别方法,该 方法通过提 取基 于密度的特征 ,通过训 练得到 一 个决策树分类模型 ,进而进行手写数字的识别。实验证明该方法能够快速有效的进行手写数字的识别。

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decisiontree决策树在adult数据集上的实现

决策树代码实现,参考机器学习实战,数据集采用的是adult数据集,增加了数据清洗,该决策树是随机实现的,增加了过拟合的剪枝。

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matlab决策树分类器

利用matlab 决策树算法对某疾病进行诊断的代码示例,欢迎下载参考

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决策树的Python代码实现

本代码为本人阅读《机器学习实战》后写的关于使用决策树进行分类的完整代码,包括详细的中文注释,编程环境为Python2.7,欢迎下载学习。

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C5.0软件决策树模型

C5.0是决策树模型中的算法,79年由J R Quinlan发展,并提出了ID3算法,主要针对离散型属性数据,其后又不断的改进,形成C4.5,它在ID3基础上增加了队连续属性的离散化。 C5.0是C4.5应用于大数据集上的分类算法,主要在执行效率和内存使用方面进行了改进。 C4.5算法是ID3算法的修订版,采用GainRatio来加以改进方法,选取有最大GainRatio的分割变量作为准则,避免ID3算法过度配适的问题。 C5.0算法则是C4.5算法的修订版,适用于处理大数据集,采用Boosting方式提高模型准确率,又称为BoostingTrees,在软件上计算速度比较快,占

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基于单层决策树(二值分类法)的adaboost算法实现

基于单层决策树(二值分类法)的adaboost算法实现

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决策树c4_5算法的matlab及运行样例

自写c4-5算法,包含运行小例子,包括决策树,以及训练误差和检验误差的算法

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决策树软件试用版

可用于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。 输入各种方案各种可能结果的概率、费用、收入,可以自动计算出各方案利润、自动比较出优劣哦~!

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决策树excel插件

很好用的excel插件,用于决策分析,求解最优解

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决策树Java代码实现

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C4.5决策树 java

C4.5决策树 C4.5决策树 C4.5决策树 java 数据挖掘

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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