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。
2019-12-21 21:42:57 10KB 决策树 ID3 C4.5 CART
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机器学习,决策树ID3及C4.5算法实现源代码(西瓜数据集2.0测试及结果)
2019-12-21 21:42:35 455KB ID3 C4.5
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本算法是ID3算法的matlab版本,配有测试数据
2019-12-21 21:31:40 1KB ID3算法
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绝对原创,运行程序可以输入任意合法测试集进行测试,附一个测试
2019-12-21 21:31:32 2KB ID3 人工智能 数据挖掘 c
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决策树分类器(ID3算法)C语言,可直接运行
2019-12-21 21:29:32 1.64MB ID3算法
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ID3决策树的Python代码和相关的数据集
2019-12-21 21:26:15 38KB ID3
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使用matlab实现id3决策树算法,给出使用方法及举例,并附带相关测试集合。
2019-12-21 21:11:14 13KB 决策树 id3 matlab 源码
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决策树算法的java实现,包括C4.5和ID3的实现。
2019-12-21 21:06:14 49KB 决策树算法
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用C#编的决策树ID3算法,并是决策树可视化,代码完整,可以直接运行》》》》》感兴趣下载
2019-12-21 20:59:17 76KB c# id3决策树
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对于决策树来说,主要有两种算法:ID3算法和C4.5算法,本资源实现的是决策树分类算法中的ID3算法,利用matlab编程实现
2019-12-21 20:54:18 22KB ID3算法 matlab
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