汽车有6个属性，每个属性都有几种类别，根据这6个属性来判断汽车的性价比Classvalue如何， ClassValues有以下几种情况unacc,acc, good,vgood buying（ vhigh,high,med,low） maint（vhigh,high,med,low） doors（ 2,3,4,5more） persons（2,4,more） lug_boot（ small ,med,big） safety（ low,med,high） ClassValues（ unacc,acc, good,vgood） 此例子的决策树算法，通过给定数据生成决策树，计算决策树的正确率。

Alice和Bob又在挑战智力，这次的模式是这样的，Alice写下若干个数给Bob，之后会发出若干指令，让Bob给某数加上一个数（A），或者给某数减去一个数（S），或者查询某两个数之间所有数字之和（Q），有时他们也身份互换，反应速度最快的人将得到“速算小能手“奖章。你有好办法么？ 输入：第一行为数的个数N，第二行是这N个数，从第三行开始表示每个操作，第一个字母代表操作的种类，A和S后面的两个数i,j分别表示给第i个数加上或减去j，Q i,j表示查询i和j之间数字之和。 输出：若干行，每行为一次查询的结果。 样例输入： 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Q 1 3 A 3 6 Q 2 7 S 10 2 A 6 3 Q 3 10 样例输出： 6 33 59

汽车有6个属性，每个属性都有几种类别，根据这6个属性来判断汽车的性价比Classvalue如何， ClassValues有以下几种情况unacc,acc, good,vgood buying（ vhigh,high,med,low） maint（vhigh,high,med,low） doors（ 2,3,4,5more） persons（2,4,more） lug_boot（ small ,med,big） safety（ low,med,high） ClassValues（ unacc,acc, good,vgood） 此例子的决策树算法，通过给定数据生成决策

在Python3环境下使用MNIST数据集进行决策树算法的训练，对《统计学习》中第五章内容进行复现性练习。

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最小生成树算法及实例.zip

基于weka平台的决策树算法设计与实现 是一篇博士论文 很不错，介绍很详细

结合数据结构与以及“预排序遍历树算法”, 利用关系数据库系统实现树型层次模型数据库的存储、检索、遍历、插入和删除等基本算法，并解决了“预排序遍历树算法”的一个缺点（牺牲写的性能）。

数据仓库与数据挖掘课程作业FP树算法。很简单的代码容易修改。

主要介绍了Java实现的决策树算法,简单描述了决策树的概念、原理,并结合完整实例形式分析了java实现决策树算法的相关操作技巧,代码中备有较为详尽的注释便于理解,需要的朋友可以参考下