监督学习包括线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机

基于 jupyterlab的决策树模型，decision_tree.zip

这是全部源码！GLC_Info是一款基于C#+ArcEngine平台设计实现的遥感影像分类软件，其核心为GLC分类器，该分类器采用了当下最为流行的C5.0决策树分类算法为模型，并进行了算法改进，使分类器更加适用于遥感影像分类。依托该分类器，软件可以独立实现基于像元的遥感影像分类，在获得易康（eCognition）或者ENVI EX分割结果的基础上，软件可以实现对分割结果的全自动分类。同时该软件提供了全形态VORONO图的生成。

C5(adaTree、BoostTree)决策树算法C#源码，有对话框，,可以直接运行使用。

win10 64位下的Graphviz可视化工具 graphviz-2.38.msi，直接next默认安装就可以，别忘了将bin路径加入系统环境PATH

【文档说明】 本文是自己整理的一些重点知识点，也是面试中会被问到的知识点 【文档结构】 决策树 信息熵（Entropy） 什么是决策树 决策树的构建过程 决策树分割属性选择 决策树量化纯度 决策树量化纯度 信息增益率计算方式 决策树的停止条件 决策树算法效果评估 决策树生成算法 ID3算法 ID３算法优缺点 C4.5算法 8 CART算法 8 ID3\C4.5\CART分类回归树算法总结 分类树和回归树的区别 决策树优化策略 决策树的剪枝 决策树剪枝过程 附录：

matlab实现ID3决策树代码，例程中使用西瓜数据集，运行decisionTree.m即可

机器学习入门到精通50天，python代码编写，1.数据预处理 2.简单线性回归 3.多元线性回归 4.逻辑回归 5.k近邻法(k-NN) 6.支持向量机(SVM) 7.决策树 8.随机森林 9.K-均值聚类 10.层次聚类

该例程是针对阿里天气大数据预测，并进行无人机航路规划。使用了sklearn的决策树方法

决策树算法实现分类，采用c语言进行编写！能够进行MFC显示，结果比较好！