基于案例的决策理论（CBDT）是一种通过模仿人类的思维方式并以极其有限的信息来实现相对令人满意的决策来实现决策任务的方法。 它是行为决策理论中最具代表性的方法之一。 为了系统地梳理CBDT，本文系统地介绍了CBDT模型及其发展，并完美地揭示了CBDT的当前应用领域。 在总结现有风险投资项目评价方法的基础上，提出了CBDT在风险投资领域的应用前景。

Graphviz is open source graph visualization software. 在Python中使用Graphviz，不仅需要安装相关的Python包，还需要安装Graphviz程序。该资源即为Graphviz安装程序（不是graphviz的Python包） 注：记住安装路径！！！

Decision_Tree_ID3：使用ID3算法从训练数据集（CSV文件）创建决策树。

针对震后初期灾区应急物资严重短缺的现实情况,考虑到受灾群众的非理性攀比心理,基于公平与效率兼顾的视角,构建应急物资分配-运输的双层协同优化模型.顶层模型以所有需求点的损失攀比效应总和最小为目标,保障应急物资分配的公平性;底层模型以应急物资运达需求点的时间攀比效应总和最小、总运输时间最短为目标,保障应急物资配送的公平性与效率性.并根据模型特点设计一种混合遗传算法求解.最后,通过案例验证所提出方法的合理性和有效性.

适合中文期刊论文撰写，里面包含word和latex版本，非常容易上手。

python机器学习决策树算法-相关代码

发表于 Expert Systems with Applications，第 39 卷，第 1 期，2012 年 1 月，第 960-966 页的论文代码

分类算法（决策树、支持向量机）建立决策函数，然后判断如下数据的类别。 （青年，是，否，非常好）请按列表写结果并附加程序和运行结果。

可伸缩高效视频编码（SHVC）是高效视频编码（HEVC）的扩展。 由于用于HEVC的编码过程非常复杂，因此用于SHVC的编码过程甚至更加复杂，因此提高其编码速度非常重要。 在本文中，我们提出了一种用于质量SHVC帧内预测的快速模式和深度决策算法。 最初，仅检查部分模式以根据模式及其对应的Hadamard成本（HC）之间的关系确定局部最小点（LMP）； 然后通过跳过基于它们的层间相关性和纹理特征指示的可能性很小的深度来仅检查部分深度。 实验结果表明，该算法平均可提高编码速度61.31％，编码效率损失可忽略不计。

论文研究-一种决策知识表示和进行模糊决策的新方法——模糊决策表.pdf,  集中于决策表方法的几个方面，以（确定的）决策表形式为基础对其进行模糊扩展，以便于处理不精确和不确定的决策情形。因此，确定的决策表可以作为一种特例，定义了模糊决策表其模糊性包含在条件及行动中，进而在模糊决策表范围内引入了完备性的概念。