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搜索资源列表

  1. 数据挖掘——概念、模型、方法和算法.pdf

  2. 本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-27
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：linkui26

  1. 决策树C4.5算法，C语言写的，很好很强大

  2. c语言的决策树C4.5。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。决策树的分类模型，以其特有的优点广为人们采用。首先，决策树方法结构简单，便于人们理解；其次，决策树模型效率高，对训练集数据量较大的情况较为适合；第三.决策树方法通常不需要受训数据外的知识；第四，决策树方法具有较高的分类精确度。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-06-02
    • 文件大小：478kb
    • 提供者：happyfamilyy

  1. 全国优秀博士论文_GIS中空间数据位置不确定性的模型与试验研究

  2. 本文在总结GIS空间数据位置不确定性研究现状的基础上，研究了基本要素位置数据不确定性的模型和试验问题，主要成果有以下几方面: <1)阐述了自己对空间数据不确定性问题中的有关概念的理解和观点。 C2)发现并证明了误差椭圆的一个性质，即“随机点落在误差椭圆切线一侧的概率为常数，该常数与切点坐标无关”。 (3)为平面点建立了椭圆形置信域，给出了椭圆形置信域与其置信水平的关系;为<br> ;折线和面元建立了:一带状置信域，给出了置信水平的一个下界。 C4)将Monte Carlo方法引

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2007-10-18
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：jaanna

  1. 随机森林random forest源码

  2. 用vs2008编写的c++版本的random forest。基于决策树c4.5模型设计，并配有两个简单的分类实例。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-02-28
    • 文件大小：885kb
    • 提供者：yang_xian521

  1. 决策树C4.5算法

  2. 实现决策树C4.5算法，对数据进行训练，得到决策模型，并用以预测新数据，得到分类结果。

  3. 所属分类：C++

  1. C5.0软件决策树模型

  2. 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Boost

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-06
    • 文件大小：670kb
    • 提供者：baishikele_hw

  1. 决策树模型C5.0代码

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-06
    • 文件大小：129kb
    • 提供者：baishikele_hw

  1. 决策树代码及实验数据文件

  2. 决策树是一个通过训练的数据来搭建起的树结构模型，根节点中存储着所有数据集和特征集，当前节点的每个分支是该节点在相应的特征值上的表现，而叶子节点存放的结果则是决策结果。通过这个模型，我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类。每次使用决策树时，是将测试样本从根节点开始，选择特征分支一直向下直至到达叶子节点，然后得到叶子节点的决策结果。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-02
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_41519463

  1. c4模型指导书

  2. C4模型架构下的structural指导建议书，用一个GIS系统为例，讲述了如何运用C4进行建模

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-07-23
    • 文件大小：94mb
    • 提供者：txrock

  1. c4模型指导书 - 可视化

  2. C4模型架构下的structural指导建议书，用一个GIS系统为例，讲述了如何运用C4进行建模 - 可视化指导版本，包含全天课程中所有白板板书照片

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-07-23
    • 文件大小：76mb
    • 提供者：txrock

  1. 最大熵模型.pdf

  2. 最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-11
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_18315295

  1. Coupled Photosynthesis-Stomatal Conductance Model for Leaves of C4 Plants

  2. 光合-气孔导度方面很权威的一篇文章，模型很经典，可以读读

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2012-10-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yqy013

  1. 一种改进的面向移动数据安全检测的文本分类模型

  2. 随着移动互联网应用的不断普及，移动终端承载了大量的数据交互业务与应用，移动数据的安全问题日益凸显。基于C4.5决策树算法对移动数据进行文本分类检测，实现恶意代码分析。传统的C4.5文本分类模型中，测试属性选择未考虑属性之间的影响，因此提出了一种改进的基于Boosting算法的C4.5决策树文本分类模型。该模型在衡量被测属性最优弱假设的重要性时，引入Boosting的权重系数，每次迭代计算结束后，自适应调整权重值，在降低特征子集属性冗余度的同时，提高了分类模型的鲁棒性。实验结果表明，改进的文本分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：338kb
    • 提供者：weixin_38680308

  1. 基于Hadoop的C4.5决策树分类算法并行化

  2. 通过研究各种决策树分类算法的并行方案后，并行设计C4.5算法。同时根据Hadoop云平台的MapReduce编程模型，详细描述C4.5并行算法在MapReduce编程模型下的实现及其执行流程。最后，对输入的海量文本数据进行分类，验证了算法的高效性和扩展性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：279kb
    • 提供者：weixin_38616033

  1. 树模型学习笔记整理

  2. 树模型学习笔记整理一、原理二、特征选择2.1信息增益2.2信息增益比三、生成算法3.1 ID3算法3.2 C4.5的生成算法四、决策树的剪枝五、CART算法5.1 CART生成5.2 分类树的生成5.3 CART剪枝六、提升树6.1 AdaBoost算法6.2 提升树6.2.1 提升树模型6.2.2 提升树算法6.2.3 梯度提升6.2.4 随机森林 VS 梯度提升树6.3 xgboost6.3.1 结构分6.3.2 分解结点6.3.2.1 贪心算法6.3.2.2 近似算法6.3.3 加权分桶6

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：185kb
    • 提供者：weixin_38605144

  1. C4-PlantUML:C4-PlantUML结合了PlantUML和C4模型的优点，以提供一种描述和交流软件体系结构的简单方法-源码

  2. C4-植物UML C4-PlantUML结合了和的优点，提供了一种使用开放源代码和平*立工具的直观语言来描述和交流软件体系结构的简便方法（尤其是在前期设计会议期间），尤其是在这种情况下。 C4-PlantUML包含用于使用PlantUML创建C4图的宏，构造型和其他优点（例如VSCode代码段）。 入门 在C4 PlantUML .puml文件的顶部，您需要包括在此存储库root中找到的C4_Context.puml ， C4_Container.puml或C4_Component.pum

  3. 所属分类：其它

  1. 基于决策树方法的车辆油耗估计模型

  2. 车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法获取影响车辆油耗的关键因素;其次,基于改进的C4.5决策树构建车辆油耗估计模型;最后,结合1组高速公路场景下车辆油耗的典型样本数据,对本文模型进行验证,通过对车辆油耗预测值与真实值的误差分析,表明本文模型的有效性和实用性.

  3. 所属分类：其它

  1. 基于C4.5和NB混合模型的数据流分类算法

  2. 具有概念漂移的含噪数据流的分类问题成为数据流挖掘领域研究的热点之一。提出了一种基于C4.5和Nave Bayes混合模型的数据流分类算法CDSMM。它以C4.5作为基分类器,采用朴素贝叶斯分类器过滤噪音,同时引入假设检验中的μ检验方法检测概念漂移,动态更新模型。实验结果表明,CDSMM算法在处理带有噪音的概念漂移数据流时具有比同类算法更好的分类正确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：344kb
    • 提供者：weixin_38524139

  1. 多色高斯谢尔模型光束通过球差透镜的光谱变化

  2. 基于部分相干光的传输方程研究了多色高斯谢尔模型光束通过球差透镜的光谱变化。结果表明,多色高斯谢尔模型光束通过球差透镜后的轴上光谱与空间相关参量β,球差系数C4,源光谱谱宽σ0,位置z有关。着重分析了球差对轴上光谱的影响,将所得的结果与无像差的理想情况作了比较。当无球差时,轴上光谱仅有蓝移,而有球差时,轴上光谱存在蓝移或红移,并会出现光谱分裂现象。在某些特定位置处,轴上光谱分裂为等高双峰,并有跃变出现。而且,球差对光谱的影响随空间相关性增加而变得明显。当空间相关参量减小到某一值时,光谱分裂消失。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：703kb
    • 提供者：weixin_38621272

  1. c4模型样式-源码

  2. c4模型样式

  3. 所属分类：其它

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