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搜索资源列表

  1. 决策树算法code

  2. 决策树matlab的代码，文档，复制粘贴在matlab中即可使用，祝君愉快

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2014-03-17
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：u014162201

  1. 决策树C4.5。C++代码加测试集

  2. C++、决策树、测试数据集、http://www.cnblogs.com/xiaoyi115/p/3696107.html这是博文地址

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-05-07
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：mlll_2266

  1. 决策树、二叉树的创建

  2. 该文件共包含三个程序代码： 1.决策树的创建。该程序用的是递归的方法来创建决策树，同时应用递归的方法来求出树的高度或者深度。 2.二叉树的创建。该程序在创建二叉树后又层序遍历二叉树，对于二叉树解释的比较详尽。 3.该程序的目的是在创建树的结构体后，查找树的最小节点以及树的后续节点。 4.该资料包含了三个小程序，1.二叉树的创建。2.决策树的创建。该程序中用递归的方法创建决策树并求出决策树的高度。3.查找树的最小节点以及树的后续节点。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-01-07
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：huweiqing612

  1. 决策树分类算法的时间和性能测试

  2. 一、项目要求 (1)设计并实现决策树分类算法（可参考网上很多版本的决策树算法及代码，但算法的基本思想应为以上所给内容）。 (2)使用 UCI 的基准测试数据集，测试所实现的决策树分类算法。评价指标包括：总时间、分类准确性等。 (3) 使用 UCI Iris Data Set 进行测试。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-11
    • 文件大小：250kb
    • 提供者：u011514820

  1. 决策树代码

  2. 一） 需求和规格说明 (1) 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。它是一个从上到下、分而治之的归纳过程，是决策树的一个经典的构造算法。应用于很多预测的领域，如通过对信用卡客户数据构建分类模型，可预测下一个客户他是否属于优质客户。 (2) 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。数据分类是一个两步过程。第一步，使用已知类别标记的训练数据集建立一个分类模型。例如：图1是一个决策树模型。第二步，对未知标记的数据使用模型进行分

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-08-18
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：qq_30681609

  1. 代码及数据集：决策树分类算法--隐形眼镜材质分类

  2. 代码及数据集：决策树分类算法--隐形眼镜材质分类。数据集来自UCI数据库。隐形眼镜类型包括：硬材质、软材质、不适合佩戴隐形眼镜

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-06
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq_25222187

  1. 随机森林、决策树模型构建与预测

  2. 该内容共包含四部分代码，包含用python的sklearn包实现对kaggle上面泰坦尼克号的生存预测

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：gxd_feiyu

  1. 用机器学习算法对UCI上的三个数据集做预测

  2. 1. 在UC Irvine Machine Learning数据集上选择三个数据 2. 编写一种机器学习算法预测结果，并使用十次、十折交叉验证 3. 撰写报告，包含对数据集、算法、结果的描述以及源代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-02-07
    • 文件大小：567kb
    • 提供者：u014264373

  1. 决策树算法

  2. 该资源包含决策树的分类算法：构造树、测试算法、预测隐形眼镜分类的实例。大部分代码都有注释。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-05
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：u012494321

  1. 决策树实例代码Decision Tree.zip

  2. 决策树实现预测贷款申请结果、预测隐形眼镜类型、

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-26
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：skye_95

  1. Bytes_SVM_决策树实现代码.zip

  2. Step 1：根据目录分别把图像信息进行读取。 Step2：处理图像数据，先进行尺度变换到256*256，然后进行灰度化处理，再把灰度化处理后的数据进行归一化，把数据保存到矩阵X中；对读取的文件的名字进行处理，截取数字进行除100取商进行标签处理，把得到的标签保存到矩阵Y中。 Step3：根据原数据集的信息分别对0-9进行命名。 Step4：把处理后的数据X，Y按照Y中的比例进行分割处理，其中测试集为20%，训练集为80%。 Step5：建立模型（bytes、决策树、SVM） Step6：把训练

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：105kb
    • 提供者：wws_2017

  1. 决策树相关代码.rar

  2. 该代码中包含决策树算法主要采用的是使用基尼指数的CART树、决策树剪枝算法该剪枝算法包含C4.5、ID3以及CART三类树、随机森林算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：56mb
    • 提供者：qq_39110198

  1. 机器学习-06. 多分类、决策树分类、随机森林分类（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：673mb
    • 提供者：suolong123

  1. Java实现的决策树算法完整实例

  2. 主要介绍了Java实现的决策树算法,简单描述了决策树的概念、原理,并结合完整实例形式分析了java实现决策树算法的相关操作技巧,代码中备有较为详尽的注释便于理解,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-28
    • 文件大小：90kb
    • 提供者：weixin_38697274

  1. 决策树剪枝算法的python实现方法详解

  2. 主要介绍了决策树剪枝算法的python实现方法,结合实例形式较为详细的分析了决策树剪枝算法的概念、原理并结合实例形式分析了Python相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：135kb
    • 提供者：weixin_38608189

  1. 统计学习方法及代码实现(Python)

  2. 全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-07
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：qq_30121457

  1. scikit-learn学习代码

  2. 机器学习python算法库：常用的算法及代码实践，K邻近算法、逻辑回归算法、线性回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA、K-均值算法

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-11-30
    • 文件大小：53mb
    • 提供者：u010105645

  1. python实现决策树C4.5算法详解(在ID3基础上改进)

  2. 一、概论 C4.5主要是在ID3的基础上改进，ID3选择（属性）树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是选择信息增益率最大的属性作为树节点。 二、信息增益 以上公式是求信息增益率（ID3的知识点） 三、信息增益率 信息增益率是在求出信息增益值在除以。 例如下面公式为求属性为“outlook”的值： 四、C4.5的完整代码 from numpy import * from scipy import * from math import lo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：131kb
    • 提供者：weixin_38509504

  1. 机器学习决策树算法中特征选项的算法实现——信息熵

  2. 机器学习决策树算法中特征选项的算法实现——信息熵 首先我们将信息熵的定义进行阐述: 熵经验熵 我们这里以网上数据贷款申请为例:数据来自（https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75663451） 在这里我们利用ID3算法分别计算年龄这个属性里的三个分支青年H(D1)、H(D2)、H(D3)的信息熵。 问题理解很简单，公式也很简单，其代码如下： """ 年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年 类别（是否给贷款）：no代表否，y

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：152kb
    • 提供者：weixin_38688145

  1. 机器学习：决策树(三)——决策树的可视化

  2. 一、简介     对于自己实现的决策树，我们可以使用matplotlib将其可视化，见下。     其中create_plot可以生成最终的图，其中Tree是树结构，如果你的决策树直接用字典类型存储的化，可以适当修改其中的代码，大概的思路是不变的。     retrieve_tree()函数是手工生成两棵树，以便测试查看。 二、实现 #%% import matplotlib.pyplot as plt #%% class Tree(object): def __init__(self

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_38548421
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