此算法为数据挖掘经典分类算法之一-决策树C4.5算法，程序采用java编程，可以帮助初学数据挖掘的朋友进行算法的简单了解和初步的分析。

实现决策树C4.5算法，对数据进行训练，得到决策模型，并用以预测新数据，得到分类结果。

这是matlab语言编写的决策树和森林算法的代码以及建模数据，比较齐全，想学习决策树的同学通过该案例会比较好上手

很好用的AHP决策软件，带SN。比很多资源里面的要好用

python 机器学习-决策树算法实现

数学建模 对策与决策（博弈论）应用于数学建模

针对数据安全对中小企业云化迁移的影响，以驱动力—压力—状态—影响—响应（driving-pressure-state-impact-response，DPSIR）概念模型为理论框架，建立中小企业云计算数据安全DPSIR模型，分析中小企业云计算数据安全风险的关联效应，采用决策与试验评价实验室（decision making and trial evaluation laboratory，DEMATEL）方法辨识数据安全DPSIR模型的原因因素和结果因素，并分析该模型中原因因素的中心度和原因度，研究表明中小企业云计算数据安全DPSIR模型的原因因素为P和I，结果因素为D、S和R，进一步分析得出：用户对数据不可控、全生命周期安全、安全边界不确定性是P的关键因素，管理风险、法律风险、技术风险是I的关键因素，研究结果为中小企业云计算数据安全管理预警提供了参考。

贝叶斯决策---最小错误率法则 例子：要分类一条鱼是鲑鱼（ ）还是鲈鱼（ ）？ 如果我们只知道可能状态先验 概率的 和 ，且 则可以认为是鲑鱼。

21第21章 决策支持.pdf

百度数字时代消费者决策路径及数字营销触点管理白皮书