COVID风险预测 使用朴素贝叶斯和决策树算法进行COVID-19风险预测

Python自写函数实现ID3算法，依据信息增益最大，生成决策树，并实现决策树可视化，可以根据需求自行改变数据集。

Tic-Tac-Toe-Endgame:决策树

在NetBeans平台下使用Java实现的ID3决策树分类算法,附带标准测试数据集。

决策树ID3算法编程（c语言课程设计）

在学习《数据科学导引》第四章分类算法——决策树及朴素贝叶斯时可以参考本课件，基本原理通俗易懂，并举了相关例子，在决策树剪枝部分对课本内容做了补充，有兴趣可以翻阅。 汇报前查阅了很多相关资料，进行了整合和总结，如果有不甚清晰的地方可以私聊探讨，本人在课堂上对本部分做讲解的时候收到了很好的反响。 如果有不同的见解及学习方法，欢迎在评论区留言提问或提出建议。

摘要:本发明公开了一种基于人工智能决策树的GPS遥感洪水预测方法，包括如下步骤：S1、读取GPS卫星原始观测值；S2、原始观测值的预处理；S3、采用历元间的伪距差、载波相位差和历元时间间隔的信息生成洪水探测量，所述洪水探测量包括第一探测量和第二探测量；S4、采用基于人工智能决策树算法建立分卫星分频率的洪水探测模型；S5、联合GPS双频信号的第一探测量和第二探测量对洪水进行探测，并根据探测阈值将结果进行标记；S6、根据探测结果进行洪水预警或对洪水探测模型更新迭代。采用基于人工智能决策树算法建立高精度的洪水探测模型，深度挖掘探测量和其它辅助特征参数之间的相关性，降低误探率，保证洪水探测的精准度和稳定性。

基于python的树形决策图构建基于python的树形决策图构建

GA_for_Feature_Selection 使用遗传算法结合决策树做特征选择 Using genetic algorithm for feature selection with decision tree 原始遗传算法参考 import numpy as np import pandas as pd import random data_train = pd.read_csv('\data_train.csv') data_test = pd.read_csv('\data_test.csv') #合并训练集测试集 data = data_train.append(data_test).drop(['id'], axis=1) feature_names = data.columns pop_size = 20 # 种群数量 max_value = 10 #

AGNES和DIANA算法 AGNES (AGglomerative NESting)算法最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步步地合并。两个簇间的距离由这两个不同簇中距离最近的数据点对的相似度来确定；聚类的合并过程反复进行直到所有的对象最终满足簇数目。 DIANA (DIvisive ANAlysis)算法是上述过程的反过程，属于分裂的层次聚类，首先将所有的对象初始化到一个簇中，然后根据一些原则（比如最大的欧式距离），将该簇分类。直到到达用户指定的簇数目或者两个簇之间的距离超过了某个阈值。