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DTree
- 一个实现分类决策树算法的系统。ID3算法和C4.5算法。-A decision tree algorithm to achieve classification system. ID3 and C4.5 algorithms.
C4.5
- C4.5 算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描
Classifier
- 实现ID3 决策树算法，并使用MATLAB自带的工具箱函数画出决策树生成相应的规则-Achieve ID3 decision tree algorithm, and using MATLAB toolbox function that comes with the decision tree to generate the appropriate rules to draw
DecisionTreeID3
- 决策树ID3算法的MATLAB程序，这里采用信息增益的方法.-MATLAB program of Decision Tree Algorithm ID3，by the information gain.
DM6_decision_tree
- 实现ID3决策树算法，可以实现基本眜分类，最终的决策树是以结构体存放的-ID3 decision tree
ID3DecisionTree
- 原为某课大作业，改进的决策树函数，使用matlab对ID3决策树算法进行了重现。支持树的建立，打印和使用。附带部分注解-A rewrite of decision tree in matlab.
c4.5
- C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法,相比于ID3算法,改进有如下几个要点:用信息增益率来选择属性.-C4.5 decision tree algorithm is another classification machine learning algorithm, which is based on ID3 algorithm is an important algorithm improved, compared to the ID3 a
LJSDLSD
- 【matlab国外编程代做】id3决策树matlab实现源码 可以作为参考使用 谷速编程-[do] matlab foreign programming generation of ID3 decision tree to achieve matlab source code can be used as reference Valley speed programming
DecisionTree
- 游戏AI介绍及决策树ID3算法的一个实现源码及思维过程。-Game AI introduction and ID3 decision tree algorithm source code and an implementation of the thinking process.
ID3AlgorithmforWeatherJudge
- 讲ID3算法应用于天气决策。给定一组数据集，构建ID3判定树，对某一天气状况进行判断。使用Python脚本编写，C语言版本可参考百度文库（http://wenku.baidu.com/link?url=B3ltO-rUB7K927wLNaGaSInD0hoXRzjVtxFhwcvCdKqewIOu4BZ3SzpC9kRER4qOdBW2_19j-TdYd0H13LJhXZWApI1udXK3wIKBYwso37e），未验证。-Speak ID3 algorithm is applied to w
Classifier
- matlab code for id3 decision tr-matlab code for id3 decision tree
DecisionTreeAndRDF-master
- id3决策树算法和随机森林算法，讲的很清晰，步骤很详细-id3 decision tree algorithms and random forest algorithms, said very clearly, very detailed step
DecisionTree_MyAlg
- Decision Tree algorithm using ID3. Made in c#
DT
- 人工智能方面的决策树算法，包括C4.5 ID3 CART三种评判标准实现方式 -Artificial intelligence decision tree algorithms, including three kinds of criteria C4.5 ID3 CART implementation
ID3-decision-tree
- 可以利用这些代码构建决策树分类器，将其用于用户数据的分类- U53EF u5E2 u5229 u5289 u5206 u5E09 u7R09 U7684 u5206 u7C7B
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
treePlotter
- 绘制ID3，C4.5,CRAT决策树算法的树型(Drawing the tree pattern of ID3, C4.5, CRAT decision tree algorithm)
数据挖掘十大经典算法
- 数据挖掘经典算法c4.5，id3，决策树等等。(Classical data mining algorithms c4.5, id3, decision tree and so on.)
Decision_tree-python
- 使用决策树（包括ID3,C45,CART）对数据做多分类预测。(Use Decision Tree to classify.)