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文件名称:C4.5

  • 所属分类:
  • 标签属性:
  • 上传时间:
    2012-11-16
  • 文件大小:
    167.66kb
  • 已下载:
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决策树经典学习算法,C4.5算法是ID3算法的改进,加上了子树的信息,因素属性的值可以是连续量,训练例的因素属性值可以是不确定的,对已生成的决策树进行裁剪,减小生成树的规模.-Decision tree learning algorithm of C4.5 algorithm is the classic, the improved ID3 algorithm, coupled with the subtree of the information, the factor attribute value can be continuous, training cases of factor property values can be of uncertain, the generated decision tree cut, reducing the size of the spanning tree.
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

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Data/
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Data/crx.test
Data/golf.data
Data/golf.names
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Data/hypo.names
Data/hypo.test
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Data/labor-neg.names
Data/labor-neg.test
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Data/monk1.names
Data/monk1.test
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Data/monk2.names
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Data/monk3.test
Data/soybean.data
Data/soybean.names
Data/vote.data
Data/vote.names
Data/vote.test
Doc/
Doc/c4.5.1
Doc/c4.5rules.1
Doc/consult.1
Doc/consultr.1
Doc/verbose.1
Doc/verbrules.1
LEGAL
ReadMe
Src/
Src/average.c
Src/besttree.c
Src/build.c
Src/buildex.i
Src/c4.5.c
Src/c4.5rules.c
Src/classify.c
Src/confmat.c
Src/consult.c
Src/consultr.c
Src/contin.c
Src/defns.i
Src/discr.c
Src/extern.i
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Src/genrules.c
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Src/testrules.c
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Src/userint.c
Src/xval-prep.c
Src/xval.sh

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