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id3
- ID3决策树算法的实现，3个测试用例，源码以及程序-ID3 decision tree algorithm, three test cases, source code and program
ID3
- 决策树的ID3算法的源码，这个源码用C++编写！-decision tree of Id3 algorithm in c++
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- 人工智能ID3决策树算法的实现，使用了MFC编程，既有算法又有界面。-Artificial Intelligence ID3 decision tree algorithm, use the MFC programming, both algorithm and interface.
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- 决策树算法的matlab实现，主要适用的是id3 算法思想-Decision Tree Algorithm to achieve the matlab main id3 algorithm is applicable to thinking
ID3
- 决策树ID3源代码,提供下载-ID3 decision tree source code, available for download. . . . . . . . . . . .
ID3
- 人工智能实验，ID3决策树源码，在VC下环境下开发-Artificial intelligence experiments, ID3 decision tree source code, under the circumstances developed in VC
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- D3的源码决策树最全面最经典的版本.id3决策树的实现及其测试数据.id3 一个有用的数据挖掘算法，想必对大家会有所帮助！id3算法进行决策树生成 以信息增益最大的属性作为分类属性，生成决策树，从而得出决策规则。-D3 of the source tree the most comprehensive version of the most classic. Id3 decision tree and its test data. Id3 a useful data mining algorit
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- 商业智能用 决策树 Id3算法 C语言-Business Intelligent
ID3
- 机器学习：ID3算法建立决策树，输入训练样本，以广义表的形式输出-Machine Learning: ID3 decision tree algorithm, input the training samples, the generalized form of the output table
ID3(MATLAB)
- 使用MATLAB语言完成的决策树算法。 里面有详细说明-Using the MATLAB language to complete the decision tree algorithm. Details inside
ID3
- ID3算法，对随机生成的15组数据进行最佳分类，得到最佳决策树-ID3 algorithm, randomly generated 15 sets of data were the best classified, best decision tree
ID3
- ID3算法是机器学习部分的重要算法，程序实现ID3算法的基本思想，生成决策树。-ID3 algorithm is an important part of machine learning algorithms, the program to achieve the basic idea of ID3 algorithm to generate decision trees.
ID3-java-
- ID3决策树算法的JAVA实现.详细的实现过程：熵值条件熵，节点选择等。-ID3 decision tree algorithm JAVA implementation. Detailed implementation process: entropy conditional entropy, the node selection.
决策树源代码合集
- 决策树，源代码，注释和详解，内附加说明，id3，CD_4型决策树(Decision tree, source code, notes and detailed explanation,)
决策树
- 决策树id3算法matlab代码，已调试，根据需要改写main函数，实现数据分类功能(code for decision tree)
ID3决策树
- Java实现用ID3算法构建决策树(Java implementation using ID3 algorithm to build decision tree)
决策树与随机森林
- 给出对决策树与随机森林的认识。主要分析决策树的学习算法：信息增益和ID3、C4.5、CART树，然后给出随机森林。 决策树中，最重要的问题有3个: 1. 特征选择。即选择哪个特征作为某个节点的分类特征； 2. 特征值的选择。即选择好特征后怎么划分子树； 3. 决策树出现过拟合怎么办？ 下面分别就以上问题对决策树给出解释。决策树往往是递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割。(The understanding of decision tree and random
ID3
- 基于matlab的决策树ID3算法，完成对数据集的分类问题(Based on matlab decision tree ID3 algorithm, the classification of data sets is completed.)
ID3决策树算法实验
- 决策树ID3算法实验_数据集car_databases。用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！ 该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）： 已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4 个
决策树
- ID3决策树的matlab代码实现，欢迎下载查看并交流(matlab realization of ID3 algorithm)