决策树算法 与决策树相关的重要算法 1、Hunt,Marin和Stone 于1966年研制的CLS学习系统，用于学习单个概 念。 2、1979年, J.R. Quinlan 给出ID3算法，并在1983年和1986年对ID3 进行了总结和简化，使其成为决策树学习算法的典型。 3、Schlimmer 和Fisher 于1986年对ID3进行改造，在每个可能的决策树节点创建缓冲区，使决策树可以递增式生成，得到ID4算法。 4、1988年，Utgoff 在ID4基础上提出了ID5学习算法，进一步提高了效率。 1993年，Quinlan 进一步发展了ID3算法，改进成C4.5算法。 5、另一类决策树算法为CART，与C4.5不同的是，CART的决策树由二元逻辑问题生成，每个树节点只有两个分枝，分别包括学习实例的正例与反例。 CLS, ID3，C4.5，CART 第6章 决策树

吴恩达传统机器学习作业代码（python jupyter）：线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Kmeans决策树和自动调参数 吴恩达老师的机器学习课后习题Python 包含有8个单元，附带数据集，轻松入门机器学习。 适合人工智能专业初期的同学

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数据集特征： 多变量 实例数：1372 属性数量：5 数据集信息： 数据是从取自真实和伪造的钞票样样本的图像中提取的。对于数字化，使用了通常用于印刷检查的工业相机。最终图像具有 400x 400 像素。由于物镜和与被调查对象的距离，获得了分辨率约为 660 dpi 的灰度图像。小波变换工具用于从图像中提取特征。 属性信息： 1. 小波变换图像的方差（连续） 2. 小波变换图像的偏度（连续） 3. 小波变换图像的弯曲度（连续） 4. 图像的熵（连续） 5. 类（整数）

实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯

麦子学院的决策树源码，标上了我锁理解的注释，下载即能运行。

资源详细描述可以看我的博客： 算法笔记（8）-决策树算法及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124780441

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