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  1. 基于C4_5算法的数据挖掘应用研究

  2. 这是一篇关于C4.5的论文，作者是一名硕士研究生，我觉得这个东西作为我们了解C4.5算法来说还是很不错的，当然你要是在学校里面，自己也可以下载！

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-05-02
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yebai

  1. c4.5的实现源程序

  2. c4.5实现的源程序，研究决策树分类算法的可以看看，还有weka中也可以看到的可以比较看看

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-06
    • 文件大小：149504
    • 提供者：zh_dong

  1. 数据挖掘-决策树算法

  2. quilan的决策树c4.5-r8的windows版本

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2007-08-21
    • 文件大小：149504
    • 提供者：kiki9973

  1. decision tree primer and tutorial

  2. 4 files included: 1,decision tree primer, 2,决策树简介，c4.5, chaid,3,决策树算法介绍，chaid，4，decision trees, a primer for decision making professionals.

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-29
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：pobudeyi

  1. 决策树C4.5

  2. 经典的数据挖掘算法决策树C4.5

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2007-11-20
    • 文件大小：149504
    • 提供者：thefirstone

  1. c4.5_windows版本

  2. c4.5 windows 版本

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2007-11-25
    • 文件大小：236544
    • 提供者：guohuaping_1234

  1. C4.5R8

  2. C4.5 decision tree 算法实现

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2008-04-26
    • 文件大小：149504
    • 提供者：unicode1985

  1. 决策树算法C4.5

  2. c++实现的才4.5算法，id3的改进，无错误，可运行

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-12-20
    • 文件大小：108544
    • 提供者：wangxidong2008

  1. 决策树C4.5算法源代码

  2. 数据挖掘经典算法决策树C4.5matlab实现源代码，简单易懂。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-05-07
    • 文件大小：6144
    • 提供者：pu13131

  1. 数据挖掘C4.5matlab算法

  2. 很详细的代码，利用matlab进行编写的C4.5算法，可以得出清晰的结果哦！

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-05-27
    • 文件大小：4096
    • 提供者：xzyu1235

  1. C4.5_classfication_vc

  2. C4.5 classfication in VC++

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-09-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：cheedoong

  1. c4.5matlab程序

  2. c4.5程序，matlab程序，决策树程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-05-14
    • 文件大小：1024
    • 提供者：xiangfengmuzhu

  1. c语言实现决策树c4.5

  2. c语言实现决策树c4.5

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2020-05-05
    • 文件大小：145408
    • 提供者：qq_22133507

  1. Decision-Tree-ID3-C4.5-implementation:实施Quinlan的ID3和C4.5决策树分类器并生成F1分数。 用于ID3和C4.5的方法-信息增益和增益比-源码

  2. ID3和C4.5决策树学习算法的实现 通过使用ID3和C4.5算法实现决策树并生成F1分数。 在UCI机器学习蘑菇数据集上进行测试 入门：将“ Project1_N01412075_Resubmission”文件夹下载到本地驱动器。 This folder has 1) Project1_Mushroom_DT_N01412075.py - A file that contains source code for the implementation. 2) Mushroom folder

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：318464
    • 提供者：weixin_42164931

  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：352256
    • 提供者：weixin_38524139

  1. C4.5项目-源码

  2. C4.5项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42116672

  1. scikit-learn-C4.5-tree-classifier：基于zhangchiyu10pyC45存储库的C4.5树分类器，重构为与scikit-learn库兼容-源码

  2. Scikit学习C4.5树分类器 基于存储库的C4.5树分类器，重构为与库兼容。 要使用此分类器，只需将c45目录复制到您的项目中，然后使用from c45 import C45 line from c45 import C45您需要的分类器 用法示例可在main.py文件中找到： >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> from sklearn.model_selection import train

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42148053

  1. Python实现决策树C4.5算法的示例

  2. 为什么要改进成C4.5算法 原理 C4.5算法是在ID3算法上的一种改进，它与ID3算法最大的区别就是特征选择上有所不同，一个是基于信息增益比，一个是基于信息增益。 之所以这样做是因为信息增益倾向于选择取值比较多的特征(特征越多，条件熵(特征划分后的类别变量的熵)越小，信息增益就越大)；因此在信息增益下面加一个分母，该分母是当前所选特征的熵，注意：这里而不是类别变量的熵了。 这样就构成了新的特征选择准则，叫做信息增益比。为什么加了这样一个分母就会消除ID3算法倾向于选择取值较多的特征呢？ 因为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：230400
    • 提供者：weixin_38647517

  1. python决策树之C4.5算法详解

  2. 本文为大家分享了决策树之C4.5算法，供大家参考，具体内容如下 1. C4.5算法简介   C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，是ID3算法的一种延伸和优化。C4.5算法对ID3算法主要做了一下几点改进：   （1）通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足；   （2）能够处理离散型和连续型的属性类型，即将连续型的属性进行离散化处理；   （3）构造决策树之后进行剪枝操作；   （4）能够处理具有缺失属性值的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：143360
    • 提供者：weixin_38728347

  1. python实现C4.5决策树算法

  2. C4.5算法使用信息增益率来代替ID3的信息增益进行特征的选择，克服了信息增益选择特征时偏向于特征值个数较多的不足。信息增益率的定义如下： # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import math import copy import cPickle as pickle class C45DTree(object): def __init__(self): # 构造方法 self.tree = {} # 生成树 self.d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38706782
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