dec-tree-random-forest-泰坦尼克号 使用决策树和随机森林模型预测泰坦尼克号乘客的存活率。 使用熊猫和 scikit-learn。 数据及比赛详情：

空间决策树 建造一个决策树，有五个主要步骤： 根据已知的分类，从数据D中找到例子S。 确定最佳谓词p用来分类。一般首先在较粗的层次中寻找相关谓词，然后再在较为细化的层次。 找到最佳的缓冲区大小和形状。对于取样中的每个实体，它周围的区域被称为缓冲区。目标是选择一个能产生对测试集中的类型进行最不同的缓冲区。 使用p和C，对每个缓冲区归纳谓词。 使用泛化的谓词和ID3建造二叉树T。 算法8-5 空间决策树算法 输入：空间数据库D；概念层次C；预定的类别。 输出：二叉决策树T。 （1）根据预定的类别，从数据D中找到例子S； （2）确定最佳谓词p用来分类； （3）找到最佳的缓冲区大小和形状； （4）使用p和C，对每个缓冲区归纳谓词； （5）使用泛化的谓词和ID3建造二叉树T.

优化预测 使用决策树回归模型改变模型参数以优化预测算法。

纯手些代码，python，线性分类与决策树 MS泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。 1912年4月15日，在首航期间，泰坦尼克号撞上一座冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。 这一耸人听闻的悲剧震撼了国际社会，导致了更好的船舶安全条例。预测是否有乘客幸存下来的泰坦尼克号。

使用机器学习决策树模型预测泰坦尼克号生存率。泰坦尼克号数据集和可执行代码（在jupyter或python中运行），图表及解释也有，参考博客一起食用最佳。

为了将体育教师从繁杂的数据管理工作中解放出来，专注于提高教学质量，提出了一种基于数据挖掘的体育成绩管理系统。该体育成绩管理系统采用ASP.NET技术开发，选用SQL Sever2005作为数据库平台，采用三层体系架构，实现了对体育成绩各个功能模块的管理；利用决策树ID3算法将录入的体育成绩进行相关分析，同时方便学校管理层的查询。系统经过测试，平均的相应时间为1秒钟，每秒平均的请求数量为97，用户平均的加载数为724，能够实现系统的全部功能，保障系统性能的稳定性，能够满足用户日常的需求。

压缩包包含数据和代码，代码有详细的算法分析过程。算法使用的是c5.0决策树模型。分析过程重在建模和模型提升。

1、决策树ID3算法的实例解析是一个比较好地通过实例让你可以更好地理解ID3算法。 2、其中对信息论的信息熵的解释也比较到位，比较准确。

使用C5.0决策树识别高风险银行贷款，代码，通过R语言实现。

基于决策树与投票理论相结合的轴承故障分类器研究，黄超勇，程珩，针对轴承智能故障识别问题,本文提出结合决策树理论与投票方法，构建出一种交叉训练、重复分类、累计投票的支持向量机多故障分类�