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搜索资源列表

  1. python 决策树实例代码

  2. python决策树的实例代码，相应的文件和详细的注释说明，直接运行test_tree文件即可显示结果

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2015-08-15
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：zhaofrjx

  1. ID3决策树算法

  2. ID3决策树的matlab代码和python代码，以及数据集

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-12-06
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：zhj_matlab

  1. python决策树代码

  2. python决策树代码

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2017-01-16
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：icefire_tyh

  1. 决策树 python代码

  2. 决策树代码

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2017-02-21
    • 文件大小：53kb
    • 提供者：bigfish_yukang

  1. 决策树联系数据源

  2. 为决策树的代码实现提供数据

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-02-24
    • 文件大小：423byte
    • 提供者：qq_35318838

  1. python决策树代码

  2. 决策树python代码的简单实现具体可以参考博客

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-06-14
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：redhatforyou

  1. 使用Python实现决策树

  2. 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.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-06-24
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：flying_sfeng

  1. ID3决策树python代码

  2. ID3决策树python代码，有注释，有数据读入和处理，正确率统计等功能，非常实用，欢迎下载

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-04
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：xiaoweihere

  1. 决策树算法python代码实现

  2. 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

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-01
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：u010919410

  1. 决策树ID3算法实验_数据集car_databases

  2. 用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！ 该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）： 已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4 个类别； 求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-06-12
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_33825817

  1. 决策树回归算法

  2. 文档为pdf格式，对回归决策树的原理进行了详细叙述及举例说明，并包含python实现代码。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-20
    • 文件大小：516kb
    • 提供者：albert201605

  1. 决策树（DecisionTree）项目（python代码实现）

  2. 本压缩包包含： 1.本决策树（DecisionTree）项目python源代码文件； 2.项目用的数据（csv格式）； 3.一个普通文件，记录本项目的调试过程，用作实战参考

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-08
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：aaliweipeng

  1. python决策树代码

  2. 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。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-12
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：qq_41122845

  1. 机器学习-决策树python代码实现

  2. 基于Python的决策树的代码实现，包含了信息增益的计算，数据集的划分以及使用递归算法进行决策树的构建，还有将决策树的绘制代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-12-18
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：pcb931126

  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. python编写分类决策树的代码

  2. 主要为大家详细介绍了python编写分类决策树的代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：weixin_38696458

  1. python决策树之CART分类回归树详解

  2. 主要为大家详细介绍了python决策树之CART分类回归树，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：149kb
    • 提供者：weixin_38677044

  1. python编写分类决策树的代码

  2. 决策树通常在机器学习中用于分类。 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型：数值型和标称型。 1.信息增益 划分数据集的目的是：将无序的数据变得更加有序。组织杂乱无章数据的一种方法就是使用信息论度量信息。通常采用信息增益，信息增益是指数据划分前后信息熵的减少值。信息越无序信息熵越大，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。 熵定义为信息的期望，符号xi的信息定义为： 其中p(xi)为该分类的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：weixin_38681318

  1. 决策树python代码

  2. 用python实现决策树

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-12-29
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：wzloooooo

  1. python实现决策树分类

  2. 上一篇博客主要介绍了决策树的原理，这篇主要介绍他的实现，代码环境python 3.4，实现的是ID3算法，首先为了后面matplotlib的绘图方便，我把原来的中文数据集变成了英文。 原始数据集： 变化后的数据集在程序代码中体现，这就不截图了 构建决策树的代码如下： #coding :utf-8 ''' 2017.6.25 author :Erin function: decesion tree ID3 ''' import numpy as np import pandas as p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：94kb
    • 提供者：weixin_38716519
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